随着混合现实技术的不断发展，其在教育领域的应用日益广泛。混合现实技术通过将虚拟世界与现实世界相融合，
为用户提供了全新的交互体验。在教育领域，混合现实技术可以创建出更加丰富、生动的学习场景，提高学生的学习兴趣和
参与度。然而，为了实现高质量的混合现实交互体验，物体识别与跟踪技术是关键。传统的物体识别与跟踪方法往往依赖于
复杂的特征提取和算法优化，难以适应复杂多变的学习场景。近年来，深度学习技术的快速发展为物体识别与跟踪领域带来
了新的机遇。深度学习模型具有强大的特征学习和表示能力，能够自动从大量数据中学习出物体的特征表示，从而实现高效、
准确的识别与跟踪。
