随着深度学习技术在工业中的广泛应用，目标检测技术作为深度学习和机器视觉中的关键技术，也在越来越多的应用中成为基本的构建模块。为提升算法的鲁棒性，使其能更好地适应光照较弱和过度曝光等不利环境，使用RGB与深度数据融合的方式构建模型，并使用可分离卷积、预设框优化以及损失函数优化的方式提升算法的检测速度与精度。最后使用采集的数据进行训练和测试，验证方法的有效性。
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