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基于深度学习的目标识别算法研究与性能评估

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摘要摘要：本文旨在探讨基于深度学习的目标识别算法，并对其性能进行全面评估。介绍深度学习在计算机视觉领域的重要性及其广泛应用。随后，分析了目标识别算法的发展历程，并重点介绍了经典模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。在此基础上，着重讨论了算法性能评估的方法和标准，包括准确率、召回率、F1分数等。最后，通过对比实验结果，全面评估了不同算法在目标识别任务上的性能，并提出了一些优化和改进的方向，为进一步研究和应用提供了重要参考。

DOI rj8vg7pxr4/8219758

作者裴富

机构地区江南机电设计研究所，贵州贵阳 550009

出处《中国科技人才》 2024年4期

关键词深度学习目标识别算法性能评估计算机视觉

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2024年04月30日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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中国科技人才

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深度学习目标识别算法性能评估计算机视觉

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