その他令和8年6月19日

基于深度学习的目标检测算法

掲載日

令和8年6月19日

号種

政府調達

原文ページ

p.30

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### 单阶段检测器

单阶段检测器直接从输入图像中预测目标的位置和类别，无需生成候选区域。典型的代表包括YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）。这些模型具有速度快、实时性强的优点，适用于对速度要求较高的应用场景。

### 两阶段检测器

两阶段检测器首先生成一系列候选区域（Region Proposals），然后对这些区域进行分类和边界框回归。R-CNN系列是这一类方法的典型代表，包括Fast R-CNN、Faster R-CNN等。虽然计算复杂度较高，但其在精度上通常优于单阶段检测器。

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