基于深度學(xué)習(xí)的目標檢測與識別系統(tǒng)設(shè)計

打開文本圖片集

摘要：目標檢測與識別是計算機視覺中的關(guān)鍵任務(wù)，在自動駕駛、智能交通系統(tǒng)和安全監(jiān)控等應(yīng)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(yīng)復(fù)雜環(huán)境的變化，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)。尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 的引入，極大地提升了檢測性能。該分析了深度學(xué)習(xí)在目標檢測中的理論基礎(chǔ)與應(yīng)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）