その他令和8年1月8日

基于深度学习的目标检测算法 (2.2.2)

掲載日

令和8年1月8日

号種

本紙

原文ページ

p.15

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基于深度学习的目标检测算法 (2.2.2)

令和8年1月8日|p.15

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### 2.2.2.1 两阶段检测算法

两阶段检测算法首先通过一个网络生成一系列可能包含目标的候选区域（Region Proposals），然后对这些候选区域进行分类和边界框回归。代表性的两阶段检测算法包括R-CNN系列（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN）等。

图2-2 Faster R-CNN网络结构

Faster R-CNN是两阶段检测算法中的经典代表，其网络结构如图2-2所示。它主要由四个部分组成：特征提取网络（Feature Extraction Network）、区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）、ROI池化层（ROI Pooling Layer）以及分类和回归层（Classification and Regression Layer）。

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