その他令和8年1月9日

基于深度学习的目标检测算法

掲載日
令和8年1月9日
号種
号外
原文ページ
p.104
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基于深度学习的目标检测算法

令和8年1月9日|p.104

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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 (Region Proposal Network, 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, 得到最终的目标检测结果。代表性的两阶段目标检测算法包括 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等。
图 2-1 Faster R-CNN 网络结构
R-CNN (Regions with CNN features) 是最早提出的基于深度学习的目标检测算法之一。它首先使用选择性搜索 (Selective Search) 算法生成候选区域, 然后将这些候选区域输入到 CNN 中提取特征, 最后使用支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 对特征进行分类, 并使用边界框回归 (Bounding Box Regression) 对目标位置进行微调。
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基于深度学习的目标检测算法 - 第104頁
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