主体结构检测的准确度是指在图像或视频中，准确地定位和描述主体的能力。主体结构检测在许多应用场景中都发挥着重要作用，如智能监控、自动驾驶、智能家居等。然而要想实现高精度的主体结构检测，就需要注意以下几个方面：

1、数据集

数据是培训和评估任何图像处理算法的关键，这也适用于主体结构检测。对于主体结构检测，需要有足够的训练样本来覆盖不同的场景和情况，因此一个高质量数据集是至关重要的。通常情况下，数据集的多样性越大，训练出来的模型的泛化能力就越好。所以需要深入分析数据集的特性，尽可能多地收集数据并对其进行标注以获得更高的分类准确性。

2、算法

当有足够的数据时，需要选择合适的算法来完成主体结构的检测，如背景提取算法、区域生长算法、级联深度神经网络算法等。其中深度学习算法在研究中表现出了很好的效果，如 Faster R-CNN、YOLOv3+等。不同的算法有不同的优势和限制，需要根据实际场景和需求选择较优的算法。

3、模型训练和调优

模型训练和调优是获取高精度模型的必要步骤。首先需要对训练数据进行预处理，如裁剪、缩放、旋转、翻转等操作，以增加数据的多样性。其次需要使用适当的损失函数来评估训练的模型，如交叉熵损失函数、平均误差损失函数等。在训练过程中，需要注意超参数的选择和学习率的调整，并且进行适当的数据增强来避免过拟合。

4、实时检测

实时检测是主体结构检测的另一个重要方面。实时检测的目标是在尽可能短的时间内完成主体结构的检测，特别是在视频监测和自动驾驶等领域中。实时检测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术来优化算法，如基于卷积层的网络压缩技术、网络融合技术等。

综上所述，要想提高主体结构检测的准确度，需要有一个能够涵盖多种场景和情况的高质量数据集，并通过合适的算法和模型训练和调优来实现检测，优化算法来实现实时检测的目标。同时也需要关注在特殊环境下实现主体结构检测的难点和挑战，并更加深入的研究和解决问题。