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摘 要：针对现有2D多人人体姿态识别方法存在的耗时长、准确率低等问题，在对人体姿态识别方法进行分析的基础上，提出了一种用于2D多人人体姿态识别的改进复合场。引入空洞卷积模块降低参数量的同时提高模型准确性，引入shuffleNet V2网络替换主干网ResNet提高模型识别速度。通过实验对所提方法的平均精确度、平均召回率和运行时间等进行分析。（剩余7791字）
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基于改进深度学习的人体姿态识别方法研究
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