その他令和8年6月29日

深層学習に基づく物体検出アルゴリズムに関する記述（R-CNN, YOLO, SSD）

掲載日

令和8年6月29日

号種

政府調達

原文ページ

p.29

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### 2.2.2.1 R-CNN系列算法

R-CNN（Regions with CNN features）是最早将卷积神经网络应用于目标检测的算法之一。它首先生成一系列候选区域，然后对每个候选区域进行特征提取和分类。后续的Fast R-CNN和Faster R-CNN在此基础上进行了优化，提高了检测速度和精度。

### 2.2.2.2 YOLO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一个回归问题。YOLO通过一次前向传播即可得到检测结果，具有极高的检测速度，适用于实时应用场景。

### 2.2.2.3 SSD算法

SSD（Single Shot MultiBox Detector）也是一种单阶段目标检测算法，它在不同尺度的特征图上进行预测，能够同时检测大小不同的目标。SSD在保持较高检测速度的同时，也取得了较好的检测精度。

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