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一种基于多粒度卷积神经网络剪枝的教师板书动作识别方法属于深度学习领域。本发明结合智慧教育中的教室精品课程智能化录制这一实际应用，将多粒度卷积神经网络剪枝应用到人体动作识别算法中，从而提升人体动作识别算法的处理速度。教书板书动作识别算法分为三步：OpenPose进行特征提取，坐标归一化以及BP神经网络分类。此外，在OpenPose的算法中，我们使用了基于滤波器级和连接级的多粒度卷积神经网络剪枝框架对OpenPose的骨干网络进行压缩，设计并实现了相应的训练策略，实现了两类剪枝方法的结合。最终实验结果表明网络剪枝的准确率和速度完全满足实际应用的需求。
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