：卷积神经网络（cnn）对行人图像进行特征学习

在本文中，我们提出了一个基于深度学习的算法，以预测和分类城市环境中的行人行为。该算法利用了卷积神经网络（CNN）对行人图像进行特征学习，并通过注意力机制来突出关键行人特征。通过大量的公开数据集进行训练，实验结果表明，该算法在行人识别任务上取得了显著的性能提升，特别是在复杂场景下的准确率达到了92.5%。我们还讨论了算法在不同城市环境中的应用前景，并提出了进一步优化的建议。

菁菁草评论：🌹🌹🌹

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