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摘 要：針對現(xiàn)有的高精度行人檢測模型因資源要求高而導致的難以應用于邊緣計算場景的問題，提出了一種適用于邊緣GPU設備的輕量級實時密集行人檢測算法。該算法通過在檢測頭中融合全維度動態(tài)卷積，降低了冗余信息對于檢測效果的影響，并通過優(yōu)化損失函數(shù)增強了算法區(qū)分待檢測目標和背景的能力。實驗結果表明，在密集人群場景下的行人檢測任務中，該算法在精確度方面較本文基線算法YOLOv7-tiny提升了4.1百分點，這證明該算法能夠在邊緣計算場景下實現(xiàn)準確的密集人群檢測。（剩余464字）
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基于YOLOv7-tiny的輕量級密集人群場景行人檢測算法
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