その他令和8年7月7日

深層学習に基づく物体検出アルゴリズム：R-CNNおよびYOLOシリーズ

掲載日

令和8年7月7日

号種

政府調達

原文ページ

p.31

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官

随着深度学习的发展，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。这类算法通常使用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，并通过回归或分类的方式预测目标的位置和类别。

### 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。它首先使用选择性搜索（Selective Search）生成候选区域，然后将这些区域输入到CNN中提取特征，最后使用支持向量机（SVM）进行分类和边界框回归。

Fast R-CNN是对R-CNN的改进，它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进一步引入了区域提议网络（RPN），实现了端到端的训练和推理。

### 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一个回归问题，直接从输入图像中预测目标的类别和位置。YOLO具有速度快、精度高的特点，适用于实时应用场景。

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