その他令和8年6月16日

基于深度学习的目标检测算法

掲載日
令和8年6月16日
号種
政府調達
原文ページ
p.45
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基于深度学习的目标检测算法

令和8年6月16日|p.45|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利用选择性搜索 (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。这类算法的代表有 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等。
2. 不需要候选区域的目标检测算法
不需要候选区域的目标检测算法直接利用卷积神经网络对输入图像进行端到端的训练, 得到最终的检测结果。这类算法的代表有 YOLO、SSD 等。与基于候选区域的算法相比, 不需要候选区域的算法具有更高的检测速度和更低的计算复杂度。
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基于深度学习的目标检测算法 - 第45頁
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