基于深度学习的行人检测算法

基于深度学习的行人检测算法是一种利用深度神经网络来实现行人检测的方法。下面是一个常用的基于深度学习的行人检测算法介绍：

1. Faster R-CNN：Faster R-CNN是一种常用的目标检测算法，它通过引入区域提议网络（Region Proposal Network，RPN）来生成候选框，并使用卷积神经网络（CNN）来提取特征并进行分类和回归，从而实现行人检测。

2. YOLO（You Only Look Once）：YOLO是一种实时目标检测算法，它将目标检测问题转化为一个回归问题，通过将图像分成网格并预测每个网格中是否存在行人以及其边界框的位置和大小来实现行人检测。

3. SSD（Single Shot MultiBox Detector）：SSD是一种多尺度目标检测算法，它通过在不同层次的特征图上进行预测，从而实现对不同尺度的行人进行检测。SSD结合了多个尺度的特征图，可以更好地捕捉不同尺度的行人目标。

4. RetinaNet：RetinaNet是一种基于特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，FPN）的目标检测算法，它通过在不同层次的特征图上进行预测，并使用一种称为Focal Loss的损失函数来解决目标检测中正负样本不平衡的问题。