その他令和8年5月21日

基于深度学习的目标检测算法（Two-Stage及One-Stage）

掲載日
令和8年5月21日
号種
政府調達
原文ページ
p.88
出典：官報発行サイトの掲載情報を加工しています。AI 抽出や OCR に誤りが含まれる可能性があるため、 重要な確認は公式原文を基準にしてください。

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基于深度学习的目标检测算法（Two-Stage及One-Stage）

令和8年5月21日|p.88|原文を見る

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公式原文ありAI抽出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划分为两个阶段：第一阶段是生成候选区域，第二阶段是对候选区域进行分类和回归。这类算法的代表有 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等。
图 2-2 Faster R-CNN 网络结构
R-CNN（Regions with CNN features）[1] 是最早将卷积神经网络应用于目标检测的算法之一。它首先利用选择性搜索（Selective Search）算法生成约 2000 个候选区域，然后将这些候选区域缩放至固定尺寸并输入到 CNN 中提取特征，最后使用 SVM 进行分类和边界框回归。
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基于深度学习的目标检测算法（Two-Stage及One-Stage） - 第88頁
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