その他令和8年1月7日

基于深度学习的目标检测算法 (Algorithm Types)

掲載日

令和8年1月7日

号種

本紙

原文ページ

p.17

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令和8年1月7日|p.17

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官

随着深度学习的发展, 基于深度学习的目标检测算法逐渐取代了传统的目标检测算法。根据是否使用候选区域, 可以将基于深度学习的目标检测算法分为两类: 一类是基于候选区域的算法, 另一类是不需要候选区域的算法。

### 2.2.2.1 基于候选区域的目标检测算法

基于候选区域的目标检测算法首先通过选择性搜索 (Selective Search) 或边缘框 (Edge Boxes) 等方法生成候选区域, 然后利用卷积神经网络对候选区域进行分类和回归。这类算法的代表有 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等。

### 2.2.2.2 不需要候选区域的目标检测算法

不需要候选区域的目标检测算法直接将图像输入到卷积神经网络中, 通过网络的输出直接得到目标的类别和位置信息。这类算法的代表有 YOLO、SSD 等。

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