その他令和8年6月24日

基于深度学习的目标检测算法 (Two-stage vs One-stage)

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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基于深度学习的目标检测算法 (Two-stage vs One-stage)

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報
(号
随着深度学习的发展，基于深度学习的目标检测算法逐渐取代了传统方法。目前主流的目标检测算法主要分为两类：一类是基于区域建议（Region Proposal）的两阶段检测方法，另一类是端到端的单阶段检测方法。
1. 两阶段目标检测算法
两阶段目标检测算法首先通过区域建议网络（RPN）生成候选区域，然后对这些候选区域进行分类和边界框回归。代表性的算法包括 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等。这类算法通常具有较高的检测精度，但计算复杂度较高，实时性较差。
2. 单阶段目标检测算法
单阶段目标检测算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。代表性的算法包括 YOLO (You Only Look Once)、SSD (Single Shot MultiBox Detector) 等。这类算法具有较快的检测速度，适合实时应用，但在小目标检测和复杂场景下的精度相对较低。
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基于深度学习的目标检测算法 (Two-stage vs One-stage) - 第22頁
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