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

政府調達

原文ページ

p.32

確認

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令和8年5月22日|p.32|原文を見る

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1. 两阶段检测算法

两阶段检测算法首先通过候选区域生成网络（Region Proposal Network, RPN）生成一系列可能包含目标的候选区域，然后对这些候选区域进行分类和边界框回归。代表性的两阶段检测算法包括 Faster R-CNN、Mask R-CNN 等。

2. 单阶段检测算法

单阶段检测算法直接从输入图像中预测目标的位置和类别，无需生成候选区域。这类算法通常具有更快的检测速度，但精度相对较低。代表性的单阶段检测算法包括 YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文主要工作

1.4 论文组织结构

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