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很快，混合现实（MR）和人工智能（AI）技术变得越来越好。这意味着它们在各个领域都有新的和重要的应用，包括医疗，教育和工人培训。这些作者提出了一种新的方法，可以在共享的MR环境中使用Yolov4深学习模型，以便可以实时跟踪和确定对象。这项工作解决了使用基本和复杂的计算机方法诸如遮挡，动态照明和空间对齐等问题的事实，可以区分它。主要的MR工具Microsoft Hololens以及单个相机饲料有助于拟议的系统进行对象检测。根据MS COCO数据集的测试，Yolov4模型的性能优于Yolov2和Yolov3模型。平均平均精度（MAP）为0.988，Yolov4模型是快速且相当精确的。基于统计数据，该策略似乎使小组可以在MR设置中进行协作，以提供在线帮助，培训和基于模拟的学习。对系统的未来研究将使它在更广泛的情况下更加灵活，并能够更好地识别附近的对象。
在协作中有效的对象检测和跟踪
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