その他令和8年6月17日

深層学習に基づく物体検出アルゴリズム

掲載日
令和8年6月17日
号種
政府調達
原文ページ
p.40
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深層学習に基づく物体検出アルゴリズム

令和8年6月17日|p.40|原文を見る

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深度学习在计算机视觉领域的应用非常广泛，其中目标检测是其中一个重要的研究方向。
目标检测的任务是在图像或视频中定位并识别出感兴趣的目标物体。传统的目标检测方法通常依赖于手工设计的特征和分类器，而基于深度学习的目标检测算法则通过端到端的方式自动学习特征表示和分类决策。
近年来，随着卷积神经网络（CNN）的发展，基于深度学习的目标检测算法取得了显著的进展。这些算法可以分为两大类：两阶段检测器和单阶段检测器。
两阶段检测器首先通过区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）生成候选区域，然后对这些候选区域进行分类和回归。代表性的算法包括R-CNN系列（如Fast R-CNN、Faster R-CNN等）。
单阶段检测器则直接在输入图像上进行密集采样，同时完成目标定位和分类任务。这类算法具有更高的实时性，代表性的算法包括YOLO系列（如YOLOv3、YOLOv4等）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）。
尽管基于深度学习的目标检测算法已经取得了很大的成功，但在实际应用中仍然面临一些挑战，例如小目标检测、遮挡问题以及复杂背景下的鲁棒性等。未来的研究将继续致力于解决这些问题，以提高目标检测的性能和实用性。
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深層学習に基づく物体検出アルゴリズム - 第40頁
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