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原创 多种相似图像分类模型的前置处理

摘要：本文提出一种改进的人体属性检测方法，通过前置人体检测模型缩小检测范围，提高后续分类或目标检测的准确率。核心思路是先检测人体和关键部位（如头部），再针对特定属性（如打电话）进行定向检测。该方法选用高质量数据集（1万+张精确标注的图片），构建轻量级模型（参考YOLOFastestV2），在保证0.6ms推理速度的同时提升精度。实验表明，这种两阶段检测策略能有效降低误报率，适用于算力有限的部署场景。