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基于改進(jìn)YOLO-Pose輕量模型的多人姿態(tài)估計(jì)

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摘  要： YOLO-Pose作為人體姿態(tài)估計(jì)算法模型，在精度和速度上有著不錯(cuò)的表現(xiàn)，但其在復(fù)雜和有遮擋的場景下存在誤檢率較大的問題，并且模型的復(fù)雜度仍然有優(yōu)化的空間. 針對這幾個(gè)問題，通過選取Slim-neck模塊和Res2Net模塊，重新設(shè)計(jì)其特征融合層，減少其計(jì)算（剩余11687字）

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