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《基于时空信息CNN物体检测方法的研究》

一、引言

随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展，物体检测技术在许多领域得到了广泛的应用。基于时空信息的CNN物体检测方法，结合了时间序列信息和空间信息，提高了物体检测的准确性和效率。本文旨在研究基于时空信息CNN物体检测方法，探讨其原理、方法及在现实应用中的效果。

二、CNN与物体检测

CNN（卷积神经网络）是一种深度学习模型，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。物体检测是计算机视觉领域的一个重要任务，主要目的是在图像中识别出特定物体并标定其位置。CNN通过学习图像中的特征，可以实现高效的物体检测。

三、基于时空信息的CNN物体检测方法

基于时空信息