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摘 要：目前，基于深度學習的單步目標檢測器已被廣泛用于實時目標檢測，但其對目標的定位精度較差，并且存在目標漏檢、誤檢等問題。文章提出了一種用于復雜場景中準確實時的人物識別算法。首先，使用高斯YOLOv3來估計預測框的坐標和定位不確定性，然后，采用基于注意力機制的非極大值抑制方法去除冗余的檢測框，提高目標檢測結果的準確性。（剩余9084字）
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復雜場景中準確實時的人物識別算法研究
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