その他令和8年5月22日

基于深度学习的目标检测算法（深度学习目标检测方法综述）

掲載日

令和8年5月22日

号種

号外

原文ページ

p.37

確認

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令和8年5月22日|p.37|原文を見る

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### 2.2.2.1 R-CNN系列算法

R-CNN（Regions with CNN features）是最早将卷积神经网络应用于目标检测的算法之一。它通过选择性搜索生成候选区域，然后使用CNN提取特征，最后用SVM进行分类。后续的Fast R-CNN和Faster R-CNN进一步优化了这一流程，提高了检测速度和精度。

### 2.2.2.2 YOLO与SSD算法

YOLO（You Only Look Once）是一种单阶段检测算法，它将目标检测问题转化为回归问题，实现了实时检测。SSD（Single Shot MultiBox Detector）则结合了多尺度特征图和多框预测，进一步提升了检测性能。这两种算法在速度和精度之间取得了良好的平衡。

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