その他令和8年5月20日

深度学习目标检测算法综述

掲載日

令和8年5月20日

号種

政府調達

原文ページ

p.30

確認

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令和8年5月20日|p.30|原文を見る

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### 2.2.2.1 基于区域提议的目标检测算法

基于区域提议的目标检测算法首先通过某种方法生成一系列候选区域（Region Proposals），然后对这些候选区域进行分类和边界框回归。典型的代表是 Faster R-CNN，它结合了区域提议网络（RPN）和 Fast R-CNN，实现了端到端的训练和推理。

### 2.2.2.2 基于回归的目标检测算法

基于回归的目标检测算法直接将目标检测问题转化为回归问题，无需生成候选区域。这类算法通常具有更快的检测速度，但精度可能略低于基于区域提议的方法。YOLO（You Only Look Once）和 SSD（Single Shot MultiBox Detector）是这一类算法的代表。

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