先使用yolo进行目标检测，再把yolo检测到的使用mobilenet进行行为识别，这该怎么实现

将YOLO（You Only Look Once）用于目标检测之后，通常会使用轻量级模型MobileNet来进行后续的行为识别。这个过程可以分为两步：

1. **目标检测**：
- 首先，你需要训练一个预训练的YOLO模型，比如YOLOv3、YOLOv4等。这个模型会在输入图像上生成一系列边界框及其对应的类别概率。你可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch的yolov3或yolov5库来实现。

import tensorflow as tf
yolov3 = YOLOV3(weights='yolov3.weights', classes=your_classes)
detections = yolov3.predict(image)

2. **行为识别**：
   - 使用YOLO的目标位置信息（通常是边界框坐标和类别），对每个检测到的对象截取一个小区域（例如原图的ROI），然后利用MobileNet进行更精确的行为识别。MobileNet是一个轻量级神经网络结构，适合处理这种物体局部特征的识别任务。
   

mobilenet_model = MobileNetV2(pretrained=True)
roi_features = mobilenet_model(tf.image.crop_to_bounding_box(image, *detections))
# 对crop出来的roi进行分类，得到行为标签
behavior_labels = classifier(roi_features)

   这里`classifier`是一个基于MobileNet提取的特征进行行为预测的模型，可以是另一个卷积神经网络或者线性层。