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Article summary:
1. 本文建立了一个深度学习模型，用于地下监控图像的目标检测。
2. 通过分析不同的深度学习检测算法的检测结果，对其mAP、准确率和召回率进行计算和评估，并比较不同的深度学习检测算法的检测效果。
3. 分析结果表明，本研究中的四个深度学习模型都取得了良好的平均准确性。
Article analysis:
本文是一项关于地下监视视频图像目标识别方法的有关研究，它使用大量地下监视图片来训练一个深度神经网络，然后使用不同的神经网络来识别图片中的目标。
尽管本文以客观、定量化方式对不同神经元识别方法进行了评估（如mAP、准备性和召回性能），但仍然存在一些问题。首先，文章中使用的数量有限的数量地下监视图片可能无法真正代表所有情况。此外，文章中使用的4个神���元识别方法都是常用方法（如SSD、YOLOv3、Faster R-CNN、RetinaNet）；但是作者并没有考虑其他可能会带来不同效果或者优势的神��元识别方法。此外，作者也未考虑将这4个神��元识别方法集成在一起以形成一个半零报告或者零报告方法来进行对比。此外，作者也未考虑将这4个神��元识别方法集成在一起以形成一个半零报告或者零报告方法来进行对