その他令和8年5月22日

基于深度学习的目标检测算法综述

掲載日

令和8年5月22日

号種

号外

原文ページ

p.29

確認

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令和8年5月22日|p.29|原文を見る

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1. 基于候选区域的目标检测算法

基于候选区域的目标检测算法首先通过选择性搜索 (Selective Search) 或边缘框 (Edge Boxes) 等方法生成一系列候选区域, 然后利用卷积神经网络对每个候选区域进行分类和回归, 得到最终的检测结果。这类算法的优点是检测精度较高, 但缺点是计算量较大, 实时性较差。

2. 不使用候选区域的目标检测算法

不使用候选区域的目标检测算法直接将图像输入到卷积神经网络中, 通过网络的输出直接得到目标的类别和位置信息。这类算法的优点是计算量较小, 实时性较好, 但缺点是检测精度相对较低。

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