その他令和8年6月18日

深層学習に基づく物体検出アルゴリズムの概要

掲載日
令和8年6月18日
号種
政府調達
原文ページ
p.23
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深層学習に基づく物体検出アルゴリズムの概要

令和8年6月18日|p.23|原文を見る

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1. 两阶段目标检测算法
两阶段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（Convolutional Neural Network, CNN）对这些候选区域进行分类和回归，得到最终的检测结果。代表性的两阶段目标检测算法有R-CNN[1]、Fast R-CNN[2]、Faster R-CNN[3]等。
2. 单阶段目标检测算法
单阶段目标检测算法直接对输入图像进行特征提取，然后通过全连接层或卷积层直接预测目标的类别和位置。代表性的单阶段目标检测算法有YOLO[4]、SSD[5]等。相比于两阶段目标检测算法，单阶段目标检测算法具有更快的检测速度，但精度相对较低。
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深層学習に基づく物体検出アルゴリズムの概要 - 第23頁
テキスト領域
選択中
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