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针对人体胸腰部检测,文章提出一种深度学习的方法对人体胸腰部图像进行目标检测。首先,选用SSD目标检测算法模型(Single Shot Multi Box Detector)并进行微调;其次,利用男性全身图片对该模型进行训练;最后,利用训练完成的模型对人体胸腰部进行识别和定位,并与Mask-RCNN算法模型训练速度和精度进行对比。结果表明,虽然Mask-RCNN算法模型运行速度较快,但SSD目标检测算法相对能够更准确地识别和定位人体胸腰部,准确度达到91.6%,能够有效提高远程在线量身定制中人体胸腰部