その他令和8年7月29日

2.2.2 基于深度学习的目标检测算法

掲載日
令和8年7月29日
号種
号外
原文ページ
p.101
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2.2.2 基于深度学习的目标检测算法

令和8年7月29日|p.101|原文を見る

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### 2.2.2.1 两阶段检测算法
两阶段检测算法（Two-stage Detection Algorithms）首先通过区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）生成候选区域，然后对这些候选区域进行分类和边界框回归。典型的代表包括R-CNN系列算法（如Fast R-CNN、Faster R-CNN等）。
### 2.2.2.2 单阶段检测算法
单阶段检测算法（One-stage Detection Algorithms）直接在图像上进行密集采样，同时完成目标分类和位置回归。这类算法通常具有更快的推理速度，代表性的方法有YOLO系列、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。
图2-1 基于深度学习的目标检测算法分类
近年来，基于深度学习的目标检测算法在精度和速度方面都取得了显著进展。特别是随着Transformer架构的引入，DETR（Detection Transformer）等新型算法进一步提升了检测性能，为实际应用提供了更多选择。
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2.2.2 基于深度学习的目标检测算法 - 第101頁
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