摘要
随着人工智能技术的快速发展，室内场景目标识别作为计算机视觉领域的重要研究方向之一，近年来受到了广泛关注。
室内场景的复杂性以及目标的多样性给传统的目标识别方法带来了巨大的挑战，而深度学习技术的出现为解决这些难题提供了新的思路。
深度学习通过构建多层神经网络，能够自动地从大量数据中学习特征表示，从而实现对室内场景目标的准确识别。
本文首先介绍了室内场景目标识别的研究背景和意义，接着阐述了深度学习以及目标识别的基本概念和常用方法，并重点综述了近年来基于深度学习的室内场景目标识别研究进展，包括目标检测、语义分割等方面，最后对未来的研究方向进行了展望。
关键词：室内场景；目标识别；深度学习；卷积神经网络；目标检测；语义分割
近年来，随着人工智能、物联网、虚拟现实等技术的飞速发展，室内场景目标识别技术的研究与应用日益受到重视，并逐渐成为计算机视觉领域的研究热点之一。
1.1室内场景目标识别
室内场景目标识别是指利用计算机视觉技术，对室内场景图像或视频中的目标进行检测、识别和定位的任务。
其目标是在复杂的室内环境中，准确地识别出各种目标，例如家具、电器、人员等，并确定它们的位置和类别信息。
1.2深度学习
深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习方法，其核心是通过构建多层神经网络模型，从海量数据中自动学习特征表示，并进行模式识别和预测。
近年来，深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展，成为人工智能领域最具影响力的技术之一。
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