その他令和8年6月1日

基于深度学习的目标检测算法（再掲）

掲載日
令和8年6月1日
号種
政府調達
原文ページ
p.111
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基于深度学习的目标检测算法（再掲）

令和8年6月1日|p.111|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. 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, 从而得到目标的类别和位置信息。这类算法的代表有 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等。
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在图像上进行密集采样, 利用卷积神经网络对每个采样点进行分类和回归, 从而得到目标的类别和位置信息。这类算法的代表有 YOLO、SSD 等。
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基于深度学习的目标检测算法（再掲） - 第111頁
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