その他令和8年6月24日

基于深度学习的目标检测算法 (R-CNN & YOLO)

掲載日

令和8年6月24日

号種

政府調達

原文ページ

p.22

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### 2.2.2.1 R-CNN系列算法

R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）是早期基于深度学习的目标检测算法之一。它首先通过选择性搜索（Selective Search）生成候选区域，然后将这些区域输入到CNN中进行特征提取，最后使用支持向量机（SVM）进行分类。

Fast R-CNN是对R-CNN的改进，它将候选区域的特征提取和分类整合到一个网络中，提高了检测速度。Faster R-CNN进一步引入了区域提议网络（Region Proposal Network, RPN），实现了端到端的训练和推理。

### 2.2.2.2 YOLO系列算法

YOLO（You Only Look Once）是一种单阶段目标检测算法，它将目标检测问题转化为回归问题，直接从图像中预测边界框和类别概率。YOLO系列算法以其高速度和良好的实时性能而著称。

YOLOv3在保持高速度的同时，通过引入多尺度预测和残差连接等机制，显著提高了检测精度。后续的YOLOv4、YOLOv5等版本进一步优化了网络结构和训练策略，使其在各种应用场景中表现出色。

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