如何提高車輛檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)的性能？

提高車輛檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)的性能，可從以下幾方面入手：優(yōu)化算法模型，采用更先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)（如YOLO、Faster R-CNN），提升檢測(cè)精度與速度；增強(qiáng)數(shù)據(jù)多樣性，通過采集不同光照、天氣、角度下的圖像數(shù)據(jù)，提升模型泛化能力；引入多模態(tài)融合技術(shù)，結(jié)合可見光、紅外或雷達(dá)數(shù)據(jù)，提高復(fù)雜環(huán)境下的識(shí)別準(zhǔn)確性；優(yōu)化后處理策略，如非極大值抑制（NMS）和置信度閾值調(diào)整，減少誤檢與漏檢；部署輕量化模型，適配邊緣設(shè)備，提升實(shí)時(shí)性。此外，持續(xù)迭代訓(xùn)練與模型壓縮技術(shù)也有助于提升系統(tǒng)整體表現(xiàn)。

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