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摘要
针对现有基于神经网络的人体目标检测算法网络结构复杂，运算量大，不利于实际应用，以及传统方法检测精度较差的问题，提出一种新的轻量级检测算法，使用无锚框机制，并将MobileNetV3作为主干网络。该网络支持多个数据输入方式，可分别以RGB彩色图、深度图或RGB-D作为输入。通过在两个公开数据集和自采集数据集中的试验证明，新算法总体检测精度及运行效率均优于已有算法，获得较为理想的每秒峰值速度（FLOPS）。在英特尔i5-7200 CPU平台下，以RGB-D和Depth为输入的帧率分别可达32f/s和55f/s，以RGB为输入的表现优于同级别轻量级网络YOLOV3-Tiny。
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