基于深度学习的行为识别轻量模型有哪些？

基于深度学习的行为识别轻量模型有以下几种：

1. MobileNet：MobileNet 是一种适用于移动端设备的轻量级卷积神经网络，它采用了深度可分离卷积来减少模型参数和计算量，同时保持较高的准确率。

2. ShuffleNet：ShuffleNet 是一种使用通道重排技术来减少运算量和内存消耗的卷积神经网络。它的主要思想是将输入特征图分组，然后在组内进行卷积和通道重排操作，最后再将各组的输出拼接起来。

3. SqueezeNet：SqueezeNet 是一种轻量级神经网络，它使用了一种称为 Fire Module 的新型模块结构，可以在不牺牲准确率的情况下显著减少模型大小和计算量。

4. InceptionV3：InceptionV3 是一种基于 Inception 架构的深度学习模型，它采用了一系列的卷积层、池化层和全连接层，可以有效地识别行为并提高准确率。

5. EfficientNet：EfficientNet 是一种基于 AutoML 和网络缩放技术的轻量级卷积神经网络，它可以根据不同的计算资源进行网络结构的自动缩放，以达到更好的性能和效率平衡。

需要注意的是，以上模型并不一定适用于所有的行为识别场景，需要根据实际需求进行选择和调整。