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深度学习模型在视觉识别任务中对部分物体遮挡的鲁棒性研究
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内容提要
本研究提出了一个图像识别遮挡数据集（IRUO），用于评估深度学习模型在遮挡条件下的识别能力。研究发现现代CNN模型在遮挡图像上的准确率有所提高，而ViT模型在遮挡图像上的表现更优，接近人类识别的准确率，但某些遮挡类型仍然会影响模型的表现。
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关键要点
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本研究提出了一个图像识别遮挡数据集（IRUO）。
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该数据集用于评估深度学习模型在遮挡条件下的识别能力。
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现代CNN模型在遮挡图像上的准确率有所提高。
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ViT模型在遮挡图像上的表现更优，接近人类识别的准确率。
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某些遮挡类型仍然会显著影响模型的表现。
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