その他令和8年1月8日

深層学習を用いた物体検出アルゴリズムの概要

掲載日

令和8年1月8日

号種

本紙

原文ページ

p.12

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深層学習を用いた物体検出アルゴリズムの概要

令和8年1月8日|p.12

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### 2.2.2.1 两阶段目标检测算法

两阶段目标检测算法首先通过候选区域生成网络（RPN）生成一系列可能包含目标的候选区域，然后对这些候选区域进行分类和回归，以确定目标的类别和位置。典型的代表是 Faster R-CNN 系列算法。Faster R-CNN 在 R-CNN 的基础上引入了 RPN，实现了端到端的训练和推理，大大提高了检测速度和精度。

### 2.2.2.2 一阶段目标检测算法

一阶段目标检测算法直接在图像上进行密集采样，通过单次前向传播即可完成目标的分类和定位。这类算法通常具有更快的检测速度，但精度相对较低。典型的代表有 YOLO（You Only Look Once）系列和 SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。YOLO 系列算法将目标检测问题转化为回归问题，实现了实时检测；SSD 则结合了多尺度特征图和多锚框技术，提高了小目标的检测性能。

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