基于改進(jìn)深度學(xué)習(xí)的人體姿態(tài)識(shí)別方法研究

摘 要：針對(duì)現(xiàn)有2D多人人體姿態(tài)識(shí)別方法存在的耗時(shí)長(zhǎng)、準(zhǔn)確率低等問(wèn)題，在對(duì)人體姿態(tài)識(shí)別方法進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，提出了一種用于2D多人人體姿態(tài)識(shí)別的改進(jìn)復(fù)合場(chǎng)。引入空洞卷積模塊降低參數(shù)量的同時(shí)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(shí)別速度。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)所提方法的平均精確度、平均召回率和運(yùn)行時(shí)間等進(jìn)行分析。（剩余7791字）