摘要
单目标识别作为计算机视觉领域的关键任务之一，近年来在深度学习的推动下取得了突破性进展。
本文首先概述了单目标识别的研究背景和意义，并介绍了深度学习的基本概念、主要模型以及其在目标识别领域的应用。
接着，重点阐述了基于深度学习的单目标识别主要模型，包括基于区域建议的模型、基于回归的模型以及单阶段识别模型，并对它们的优缺点和适用场景进行了分析。
此外，还介绍了单目标识别模型的训练和优化策略，包括数据增强、损失函数设计、模型训练技巧以及模型压缩和加速方法。
最后，探讨了单目标识别技术在智能监控、自动驾驶、机器人视觉以及医疗影像分析等领域的应用，并展望了未来的发展趋势。
关键词：深度学习；单目标识别；目标检测；卷积神经网络；计算机视觉
1.1单目标识别
单目标识别是指在图像或视频中识别并定位单个目标的任务。
其目标是在图像中找到目标实例，并用边界框将其标出，同时识别出目标的类别。
与多目标识别不同，单目标识别侧重于单个目标的准确识别，对目标数量没有限制。
1.2深度学习
深度学习是一种机器学习方法，其核心是使用多层神经网络对数据进行特征提取和模式识别。
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