その他令和8年6月30日

深層学習に基づく物体検出アルゴリズム

掲載日

令和8年6月30日

号種

政府調達

原文ページ

p.40

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### 2.2.2.1 R-CNN系列算法

R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）是第一个将深度学习应用于目标检测的算法。它通过选择性搜索生成候选区域，然后使用CNN对每个候选区域进行特征提取和分类。

图2-3 R-CNN算法流程图

Fast R-CNN和Faster R-CNN是对R-CNN的改进版本。Fast R-CNN通过共享卷积计算提高了检测速度，而Faster R-CNN则引入了区域提议网络（RPN）来替代选择性搜索，进一步提升了检测效率。

### 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，直接从输入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闻名。

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