基于深度学习的行人属性识别及应用

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摘  要：为了提高行人属性识别的准确率，提出基于多尺度注意力网络的行人属性识别算法，并对其进行了改进。将行人属性分为上身、上身附属、下身、下身附属、脚部、朝向、性别、年龄、携带物9个类型。在进行初步的二分类属性预测后，实行进一步的属性筛选分类，避免互斥属性同时出现，从而提高属性识别结果的准确性和合理性。（剩余9017字）

试读结束

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