基于深度學習的目標檢測與識別系統(tǒng)設計

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摘要：目標檢測與識別是計算機視覺中的關鍵任務，在自動駕駛、智能交通系統(tǒng)和安全監(jiān)控等應用中，目標檢測與識別扮演著重要角色。傳統(tǒng)方法依賴手工特征提取，難以適應復雜環(huán)境的變化，而深度學習技術。尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN） 的引入，極大地提升了檢測性能。該分析了深度學習在目標檢測中的理論基礎與應用場景，重點介紹了YOLOv5在性能優(yōu)化方面的優(yōu)勢。（剩余5234字）