その他令和8年1月8日

基于深度学习的目标检测算法 (Two-stage)

掲載日

令和8年1月8日

号種

本紙

原文ページ

p.18

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。

原文対照の表示オプション

テキスト位置ガイドを表示非公開領域をマスクする

令和8年1月8日|p.18

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

1. Two-stage 目标检测算法

Two-stage 目标检测算法将目标检测问题分解为两个阶段：第一阶段生成候选区域，第二阶段对候选区域进行分类和回归。这类算法通常具有较高的检测精度，但计算复杂度较高。

图 2-2 R-CNN 系列算法发展路线图

R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）是 Two-stage 目标检测算法的代表。它首先使用选择性搜索（Selective Search）生成候选区域，然后将这些区域输入到卷积神经网络中进行特征提取和分类。

Fast R-CNN 在 R-CNN 的基础上进行了改进，通过共享卷积计算提高了检测速度。Faster R-CNN 进一步引入了区域提议网络（RPN），实现了端到端的训练和检测。

Mask R-CNN 在 Faster R-CNN 的基础上增加了实例分割分支，能够同时完成目标检测和实例分割任务。

読み込み中...

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。