その他令和8年1月8日

基于深度学习的目标检测算法与数据预处理

掲載日

令和8年1月8日

号種

本紙

原文ページ

p.16

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令和8年1月8日|p.16

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1. Two-stage 目标检测算法

Two-stage 目标检测算法将检测过程分为两个阶段：第一阶段产生候选区域，第二阶段对候选区域进行分类和回归。这类算法的检测精度较高, 但速度较慢。典型的 Two-stage 目标检测算法有 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等。

2. One-stage 目标检测算法

One-stage 目标检测算法不需要产生候选区域, 直接对图像进行密集采样, 然后进行分类和回归。这类算法的速度较快, 但检测精度相对较低。典型的 One-stage 目标检测算法有 YOLO、SSD 等。

在训练模型之前，需要对数据进行预处理。首先，将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集用于模型的训练，测试集用于评估模型的性能。然后，对训练集中的每个样本进行归一化处理，使得每个特征的均值为0，方差为1。最后，将处理后的数据输入到模型中进行训练。

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