深度学习算法实现高精度的物体识别主要依赖于训练数据的数量和质量以及深度学习模型的复杂度。

首先，需要收集大量的带标签的图像数据，这些数据包括不同角度、不同光照条件下的图像，用于训练深度学习模型。然后，通过训练深度学习模型，让模型学习到不同角度、不同光照条件下的特征差异，从而实现对物体的识别。

在训练过程中，可以采用一些高级的深度学习技术，例如卷积神经网络（CNN）、迁移学习、数据增强等。其中，CNN是一种特别适合图像处理的深度学习模型，它可以有效地提取图像的特征，并且具有很好的泛化性能。迁移学习可以利用已有的模型和知识，快速适应新的任务。数据增强可以通过对数据进行一定的变换，增加数据的数量和多样性，从而提高模型的精度。

此外，还可以采用一些策略来提高模型的精度，例如多尺度特征融合、上下文信息利用、模型集成等。其中，多尺度特征融合可以通过对不同尺度的特征进行融合，从而提高模型的精度。上下文信息利用可以通过考虑图像中的上下文信息，从而提高模型对图像的理解能力。模型集成可以通过将多个模型的输出进行集成，从而提高模型的精度和稳定性。

在物体识别任务中，除了考虑模型的精度外，还需要考虑检测速度。因为在实际应用中，通常需要实时的物体识别，如果检测速度过慢，就会影响应用效果。因此，需要在保证精度的前提下，尽可能地提高检测速度。可以采用一些优化技术，例如并行计算、模型压缩等，来提高检测速度。

总之，深度学习算法实现高精度的物体识别需要充分利用大量的带标签的图像数据和深度学习模型的复杂度以及采用合适的深度学习模型和技术，以提高模型的精度和检测速度。