机器学习赋能多类目标识别：方法、应用与展望.docx

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2025-10-13 发布于上海
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机器学习赋能多类目标识别：方法、应用与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化和智能化快速发展的时代，多类目标识别作为计算机视觉、模式识别等领域的关键技术，正发挥着愈发重要的作用，而机器学习的兴起更是为多类目标识别带来了革命性的变革，使其在众多领域的应用中展现出巨大的潜力和优势。

从技术发展的角度来看，传统的目标识别方法在面对复杂场景、多样目标以及海量数据时，逐渐显露出其局限性。例如，在自然场景图像中，光照条件的变化、目标物体的遮挡与变形、背景的复杂性等因素，都给传统方法准确识别多类目标带来了极大的挑战。而机器学习以其强大的自学习能力、对复杂数据的处理能力以及高度的灵活性，为解决这