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.128

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（1）基于候选区域的目标检测算法

基于候选区域的目标检测算法首先通过某种方式生成一系列候选区域，然后对这些候选区域进行分类和边界框回归。

这类算法的代表有R-CNN系列算法（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）等方法生成候选区域，然后将这些候选区域输入到卷积神经网络中进行特征提取，最后使用支持向量机（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，它将候选区域的特征提取和分类、边界框回归整合到一个网络中，提高了检测速度。

Faster R-CNN算法进一步改进了Fast R-CNN，它引入了区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）来生成候选区域，实现了端到端的训练和检测。

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