その他令和8年6月17日

2.2.2 基于深度学习的目标检测算法

掲載日
令和8年6月17日
号種
政府調達
原文ページ
p.39
出典：官報発行サイトの掲載情報をもとに整理しています。重要な確認は公式原文を基準にしてください。

本文と原文の対照

まず左側の本文を読み、必要な箇所だけ原文ページで確認できる構成です。

← 同日の官報に戻る
原文対照の表示オプション

2.2.2 基于深度学习的目标检测算法

令和8年6月17日|p.39|原文を見る

左の本文を選ぶと、右側の官報原文画像で該当箇所を照合できます。

公式原文あり本文テキスト画像照合可誤りを報告
1. 基于候选区域的深度学习方法
基于候选区域的深度学习方法主要利用卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 对候选区域进行分类和回归。这类方法通常包含两个阶段：第一阶段生成候选区域，第二阶段对候选区域进行分类和位置回归。代表性的算法有 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等。
2. 不需要产生候选区域的深度学习方法
不需要产生候选区域的深度学习方法直接在图像上进行密集采样，然后利用卷积神经网络对每个采样点进行分类和回归。这类方法通常只有一个阶段，因此速度较快。代表性的算法有 YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。
読み込み中...
2.2.2 基于深度学习的目标检测算法 - 第39頁
テキスト領域
選択中
非公開 (PII)

関連するその他

関連する新着公告を見逃さないために

Pro プランでは会社名・機関名・キーワードを監視条件として保存し、新着掲載を継続確認できます。14日間無料で試せます。

監視機能の詳細を見る →