その他令和8年6月24日

基于深度学习的目标检测算法 (Deep Learning-based Object Detection Algorithms)

掲載日
令和8年6月24日
号種
政府調達
原文ページ
p.24
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基于深度学习的目标检测算法 (Deep Learning-based Object Detection Algorithms)

令和8年6月24日|p.24|原文を見る

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### 2.2.2.1 两阶段检测算法
两阶段检测算法首先通过一个网络生成一系列可能包含目标的候选区域（Region Proposals），然后对这些候选区域进行分类和边界框回归。代表性的两阶段检测算法包括R-CNN系列（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN）等。这些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。
### 2.2.2.2 一阶段检测算法
一阶段检测算法直接在图像上进行密集采样，通过单个网络同时完成目标的定位和分类。代表性的一阶段检测算法包括YOLO系列（YOLOv1-v5）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。这类算法通常具有较快的检测速度，适合实时应用场景，但在小目标检测和复杂场景下的精度可能略低于两阶段算法。
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基于深度学习的目标检测算法 (Deep Learning-based Object Detection Algorithms) - 第24頁
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