复杂神经网络下的多行为识别技术研究

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摘 要：近年来，随着行人检测技术的应用场景不断增多，其研究的价值和意义也越来越大。由于深度神经网络在行人检测任务中表现出良好的性能，目前大部分行人检测都采用基于深度神经网络的算法实现。然而深度神经网络存在参数量和计算量大的特点，在一些资源有限的小型终端设备中难以进行应用。 针对这个问题，提出了一个基于轻量级神经网络的行人检测算法[1]。（剩余2515字）

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