その他令和8年1月7日

R-CNNシリーズの目標検出アルゴリズム

掲載日
令和8年1月7日
号種
本紙
原文ページ
p.12
出典：官報発行サイト（内閣府）の掲載情報をもとに整理しています。重要な確認は公式原文を基準にしてください。

本文と原文の対照

まず左側の本文を読み、必要な箇所だけ原文ページで確認できる構成です。

← 同日の官報に戻る
原文対照の表示オプション

R-CNNシリーズの目標検出アルゴリズム

令和8年1月7日|p.12

左の本文を選ぶと、右側の官報原文画像で該当箇所を照合できます。

公式原文あり本文テキスト画像照合可誤りを報告
2.2.2.1 R-CNN系列算法
R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）是第一个将深度学习应用于目标检测的算法。它首先使用选择性搜索（Selective Search）算法生成候选区域，然后将这些候选区域输入到CNN中提取特征，最后使用支持向量机（SVM）进行分类和边界框回归。虽然R-CNN在精度上取得了很好的效果，但由于其需要为每个候选区域单独进行特征提取，导致计算效率较低。
为了解决R-CNN的计算效率问题，Fast R-CNN被提出。Fast R-CNN通过共享卷积层的计算，将候选区域的特征提取过程合并到一次前向传播中，从而大大提高了计算效率。此外，Fast R-CNN还引入了RoI Pooling层，使得不同大小的候选区域可以被映射到固定大小的特征图上，从而可以使用全连接层进行分类和回归。
Faster R-CNN进一步改进了Fast R-CNN，提出了区域提议网络（Region Proposal Network, RPN），用于生成候选区域。RPN与检测网络共享卷积层的计算，从而实现了端到端的训练和推理。Faster R-CNN在保持高精度的同时，显著提高了计算效率，成为目标检测领域的经典算法之一。
読み込み中...
R-CNNシリーズの目標検出アルゴリズム - 第12頁
テキスト領域
選択中
非公開 (PII)
関連する新着公告を見逃さないために

Pro プランでは会社名・機関名・キーワードを監視条件として保存し、新着掲載を継続確認できます。14日間無料で試せます。

監視機能の詳細を見る →