その他令和8年8月5日

基于深度学习的目标检测算法

掲載日

令和8年8月5日

号種

特別号外

原文ページ

p.8

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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了主流。

根据是否使用候选区域，可以将基于深度学习的目标检测算法分为两类：

（1）基于候选区域的算法：这类算法首先生成一系列可能包含目标的候选区域，然后对这些区域进行分类和回归，得到最终的目标检测结果。典型的算法有 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等。

（2）基于回归的算法：这类算法直接将目标检测问题转化为回归问题，通过神经网络直接预测目标的位置和类别。典型的算法有 YOLO、SSD 等。

下面将分别介绍这两类算法的原理和特点。

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