基于深度学习的行人检测

基于深度学习的行人检测是一种目标检测技术，主要用于在图像或视频中自动识别和定位行人。以下是一些常见的深度学习模型和技术，可用于实现行人检测：

1. Faster R-CNN：一种流行的目标检测模型，能够快速准确地检测行人。

2. YOLO：一种实时目标检测算法，可以在较短时间内检测到多个行人。

3. SSD：一种单阶段目标检测器，能够同时进行分类和定位，并且速度较快。

4. RetinaNet：一种基于特征金字塔网络的目标检测器，适合处理不同尺度的行人。

5. Mask R-CNN：一种基于 Faster R-CNN 的算法，可以生成行人的精确分割掩模。

这些模型都可以使用深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch或Keras来实现。通过对大量标注数据进行训练，这些模型可以自动学习不同场景中行人的外观、姿态和动作等特征，从而实现高精度的行人检测。