その他令和8年1月9日

一阶段检测算法

掲載日
令和8年1月9日
号種
号外
原文ページ
p.105
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一阶段检测算法

令和8年1月9日|p.105

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2. 一阶段检测算法
一阶段检测算法摒弃了候选区域生成步骤，直接在图像上进行密集采样和预测。这类算法通常具有更快的推理速度，适合实时应用场景，但在小目标检测和定位精度上略逊于两阶段算法。
- YOLO (You Only Look Once) 系列: YOLO 将目标检测视为回归问题，将图像划分为 S×S 的网格，每个网格负责预测 B 个边界框及其类别概率。YOLO 系列算法（如 YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5 等）通过引入锚框（Anchor Boxes）、多尺度预测、数据增强等技术，不断平衡速度与精度，成为工业界广泛应用的检测框架。
- SSD (Single Shot MultiBox Detector): SSD 结合了 YOLO 的回归思想和 Faster R-CNN 的锚框机制。它在不同尺度的特征图上进行预测，利用浅层特征检测小目标，深层特征检测大目标，有效提升了多尺度目标的检测能力。
- RetinaNet: 针对一阶段算法中正负样本不平衡导致精度下降的问题，RetinaNet 提出了焦点损失（Focal Loss）。该损失函数通过降低易分类样本的权重，使模型专注于难分类样本的训练，从而使一阶段算法的精度首次超越了两阶段算法。
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一阶段检测算法 - 第105頁
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