その他令和8年6月19日

深層学習に基づく物体検出アルゴリズム（概要）

掲載日

令和8年6月19日

号種

政府調達

原文ページ

p.32

確認

出典：官報発行サイト（内閣府）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。

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令和8年6月19日|p.32|原文を見る

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### 两阶段方法

两阶段方法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。典型的代表算法有R-CNN系列（如Fast R-CNN、Faster R-CNN等）。

### 单阶段方法

单阶段方法直接从输入图像中预测目标的类别和位置，无需生成候选区域。这类方法通常具有更快的推理速度，但精度可能略低于两阶段方法。代表性的算法包括YOLO系列（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。

尽管单阶段方法在速度上具有优势，但在处理小目标和密集场景时仍面临挑战。因此，研究者们不断探索新的架构和技术来提升单阶段方法的性能。

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