その他令和8年7月23日

基于深度学习的目标检测算法

掲載日
令和8年7月23日
号種
政府調達
原文ページ
p.37
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基于深度学习的目标检测算法

令和8年7月23日|p.37|原文を見る

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### 2.2.2.1 两阶段目标检测算法
两阶段目标检测算法首先通过区域提议网络(Region Proposal Network, RPN)生成候选区域,然后对这些区域进行分类和边界框回归。代表性的算法包括R-CNN系列(如Fast R-CNN、Faster R-CNN等)。这类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 单阶段目标检测算法
单阶段目标检测算法直接在图像上进行密集采样,同时预测物体的类别和位置。代表性的算法包括YOLO系列(You Only Look Once)、SSD(Single Shot MultiBox Detector)等。这类算法具有较快的检测速度,适合实时应用,但在小物体检测和复杂场景下的精度可能略低于两阶段方法。
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基于深度学习的目标检测算法 - 第37頁
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