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基于改進深度學(xué)習(xí)的人體姿態(tài)識別方法研究

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摘 要：針對現(xiàn)有2D多人人體姿態(tài)識別方法存在的耗時長、準(zhǔn)確率低等問題，在對人體姿態(tài)識別方法進行分析的基礎(chǔ)上，提出了一種用于2D多人人體姿態(tài)識別的改進復(fù)合場。引入空洞卷積模塊降低參數(shù)量的同時提高模型準(zhǔn)確性，引入shuffleNet V2網(wǎng)絡(luò)替換主干網(wǎng)ResNet提高模型識別速度。通過實驗對所提方法的平均精確度、平均召回率和運行時間等進行分析。（剩余7791字）

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