その他令和8年7月6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7月6日

号種

政府調達

原文ページ

p.56

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令和8年7月6日|p.56|原文を見る

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### 2.2.2.1 R-CNN系列算法

R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）系列算法是最早提出的基于深度学习的目标检测算法之一。该系列算法主要包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。

R-CNN算法首先使用选择性搜索（Selective Search）方法生成候选区域，然后将这些候选区域输入到CNN中提取特征，最后通过支持向量机（SVM）进行分类和边界框回归。

Fast R-CNN算法在R-CNN的基础上进行了改进，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算法进一步引入了区域提议网络（Region Proposal Network, RPN），实现了端到端的目标检测，大大提高了检测速度和精度。

### 2.2.2.2 YOLO系列算法

YOLO（You Only Look Once）系列算法是一种端到端的目标检测算法，它将目标检测问题转化为一个回归问题，直接从输入图像中预测目标的类别和位置。

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