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计算机视觉领域的关键研究课题之一是对象检测。在实例级别，它确定图像中感兴趣对象的类别和位置信息。在当今社会，随着车祸率的上升，汽车保险公司每年因索赔泄漏而花费数百万美元。在保险行业，基于机器学习和深度学习的人工智能技术可以帮助解决数据分析和处理、欺诈检测、风险降低和索赔自动化等问题 [1,2]。然而，开发当前的应用程序来解决这些问题仍然很困难，特别是在使用深度学习评估汽车损坏时。深度学习是解决复杂问题的有效方法，但它需要更多的资源来构建模型，即深度学习需要大量的数据集并且需要更长的计算时间。
使用深度学习检测车辆损坏情况
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