简介：摘要：本文深入探讨了深度学习在实时人机交互场景中的应用及其关键技术。深度学习，通过模拟人类大脑的信息处理过程，有效地实现了对复杂数据的学习和理解，尤其在目标检测和场景理解方面展现出显著优势。文中详细介绍了神经网络架构设计、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型在人机交互中的应用，强调了数据集构建的重要性、基于YOLOv3的检测网络设计的创新性，以及模型训练和优化的关键策略。此外，本文还探讨了模型的优化和轻量化方法，如模型剪枝、量化技术和硬件加速，以提升模型的实时性和效率。综上所述，深度学习技术不仅促进了人机交互系统性能的提升，而且推动了计算机视觉和自然语言处理等领域的发展，为未来更智能化的交互系统奠定了基础。
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