主體結構檢測的準確度是指在圖像或視頻中，準確地定位和描述主體的能力。主體結構檢測在許多應用場景中都發揮著重要作用，如智能監控、自動駕駛、智能家居等。然而要想實現高精度的主體結構檢測，就需要注意以下幾個方面：

1、數據集

數據是培訓和評估任何圖像處理算法的關鍵，這也適用于主體結構檢測。對于主體結構檢測，需要有足夠的訓練樣本來覆蓋不同的場景和情況，因此一個高質量數據集是至關重要的。通常情況下，數據集的多樣性越大，訓練出來的模型的泛化能力就越好。所以需要深入分析數據集的特性，盡可能多地收集數據并對其進行標注以獲得更高的分類準確性。

2、算法

當有足夠的數據時，需要選擇合適的算法來完成主體結構的檢測，如背景提取算法、區域生長算法、級聯深度神經網絡算法等。其中深度學習算法在研究中表現出了很好的效果，如 Faster R-CNN、YOLOv3+等。不同的算法有不同的優勢和限制，需要根據實際場景和需求選擇較優的算法。

3、模型訓練和調優

模型訓練和調優是獲取高精度模型的必要步驟。首先需要對訓練數據進行預處理，如裁剪、縮放、旋轉、翻轉等操作，以增加數據的多樣性。其次需要使用適當的損失函數來評估訓練的模型，如交叉熵損失函數、平均誤差損失函數等。在訓練過程中，需要注意超參數的選擇和學習率的調整，并且進行適當的數據增強來避免過擬合。

4、實時檢測

實時檢測是主體結構檢測的另一個重要方面。實時檢測的目標是在盡可能短的時間內完成主體結構的檢測，特別是在視頻監測和自動駕駛等領域中。實時檢測通常需要算法和硬件支持，如GPU和FPGA等。此外可以使用一些技術來優化算法，如基于卷積層的網絡壓縮技術、網絡融合技術等。

綜上所述，要想提高主體結構檢測的準確度，需要有一個能夠涵蓋多種場景和情況的高質量數據集，并通過合適的算法和模型訓練和調優來實現檢測，優化算法來實現實時檢測的目標。同時也需要關注在特殊環境下實現主體結構檢測的難點和挑戰，并更加深入的研究和解決問題。