その他令和8年8月6日

基于深度学习的目标检测算法综述

掲載日
令和8年8月6日
号種
政府調達
原文ページ
p.54
出典:官報発行サイト(内閣府)の掲載情報をもとに整理しています。重要な確認は公式原文を基準にしてください。

本文と原文の対照

まず左側の本文を読み、必要な箇所だけ原文ページで確認できる構成です。

← 同日の官報に戻る
原文対照の表示オプション

基于深度学习的目标检测算法综述

令和8年8月6日|p.54|原文を見る

左の本文を選ぶと、右側の官報原文画像で該当箇所を照合できます。

公式原文あり本文テキスト画像照合可誤りを報告
### 2.2.2.1 基于候选区域的算法
基于候选区域的算法首先通过某种方式生成一系列可能包含目标的候选区域,然后对这些候选区域进行分类和回归,以确定目标的具体位置和类别。典型的代表算法有 Faster R-CNN。Faster R-CNN 在 Fast R-CNN 的基础上引入了 RPN,实现了候选区域的自动生成,大大提高了检测速度和精度。
### 2.2.2.2 端到端的算法
端到端的算法直接从输入图像中预测目标的位置和类别,无需显式地生成候选区域。这类算法通常具有更快的检测速度,但精度略低于基于候选区域的算法。典型的代表算法有 YOLO(You Only Look Once)和 SSD(Single Shot MultiBox Detector)。YOLO 将目标检测问题转化为一个回归问题,直接在图像上预测边界框和类别概率;SSD 则结合了多尺度特征图的优势,提高了小目标的检测效果。
読み込み中...
基于深度学习的目标检测算法综述 - 第54頁
テキスト領域
選択中
非公開 (PII)
関連する新着公告を見逃さないために

Pro プランでは会社名・機関名・キーワードを監視条件として保存し、新着掲載を継続確認できます。14日間無料で試せます。

監視機能の詳細を見る →