基于深度学习的目标检测算法：两阶段与一阶段详解
令和8年1月9日|p.16
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。
### 2.2.2.1 两阶段检测算法
两阶段检测算法的核心思想是先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。这类算法的代表是R-CNN系列模型。
- R-CNN (Regions with CNN features)：首次将卷积神经网络应用于目标检测，通过选择性搜索生成候选区域，然后使用CNN提取特征并进行分类和回归。虽然精度高，但计算量大，速度慢。
- Fast R-CNN：改进了R-CNN，将ROI Pooling层引入网络，使得特征提取和分类回归可以在同一个网络中完成，大大提高了检测速度。
- Faster R-CNN：进一步引入了区域提议网络（Region Proposal Network, RPN），实现了端到端的训练和检测，成为两阶段检测算法的里程碑。
### 2.2.2.2 一阶段检测算法
一阶段检测算法摒弃了生成候选区域的步骤，直接在图像上进行密集采样，并预测每个采样点的类别和位置。这类算法以速度快著称，适合实时应用场景。
- YOLO (You Only Look Once) 系列：将目标检测问题转化为一个回归问题，直接从输入图像到边界框坐标和类别概率。YOLOv1速度极快，但精度相对较低；后续的YOLOv2、YOLOv3等版本通过引入锚框（Anchor Boxes）、多尺度预测等技术，在保持速度的同时显著提升了精度。
- SSD (Single Shot MultiBox Detector)：结合了YOLO的直接预测思想和Faster R-CNN的锚框机制，在不同尺度的特征图上进行预测，能够很好地处理不同大小的目标。
随着深度学习的发展，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。这类算法通常使用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，并通过回归或分类的方式预测目标的位置和类别。
### 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区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）生成候选区域，然后对这些候选区域进行分类和边界框回归。典型的代表是 Faster R-CNN 系列算法。
### 2.2.2.2 单阶段目标检测算法
单阶段目标检测算法直接在图像上进行密集采样，同时预测目标的类别和位置。这类算法速度较快，但精度相对较低。典型的代表是 YOLO 系列和 SSD 算法。