その他令和8年5月22日

基于深度学习的目标检测算法

掲載日

令和8年5月22日

号種

政府調達

原文ページ

p.31

確認

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令和8年5月22日|p.31|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

### 2.2.2.1 R-CNN系列算法

R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）是第一个将深度学习应用于目标检测的算法。它通过选择性搜索生成候选区域，然后使用CNN提取每个区域的特征，最后通过SVM进行分类和边界框回归。

Fast R-CNN改进了R-CNN的效率问题，它将整个图像输入到CNN中，然后在特征图上提取候选区域的特征，从而避免了重复计算。Faster R-CNN进一步引入了区域提议网络（RPN），实现了端到端的训练和推理。

### 2.2.2.2 YOLO系列算法

YOLO（You Only Look Once）是一种单阶段目标检测算法，它将目标检测问题转化为一个回归问题。YOLO将图像划分为网格，每个网格负责预测固定数量的边界框和类别概率。

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