行人检测领域提出的各种新的算法和模型

行人检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，近年来涌现出了许多新的算法和模型。以下是其中一些比较知名的算法和模型：

1. Faster R-CNN：一种基于深度学习的目标检测算法，通过引入Region Proposal Network（RPN）实现了端到端的检测。

2. SSD：一种基于单阶段检测器的算法，通过在每个特征图上预测多个尺度和宽高比的边界框，实现了高效的检测。

3. YOLO：一种基于单阶段检测器的算法，通过将图像划分为网格并在每个网格上预测边界框和类别，实现了实时检测。

4. Cascade RCNN：一种基于级联检测器的算法，通过引入级联结构和多尺度检测，实现了更高的检测精度。

5. HRNet：一种基于高分辨率表示学习的算法，通过在不同分辨率的特征图上进行特征融合，实现了更精细的特征表示和更高的检测精度。

6. CenterNet：一种基于中心点检测的算法，通过在每个目标的中心点处预测边界框和类别，实现了高效和准确的检测。

这些算法和模型都在行人检测领域取得了不错的成果，但是每种算法和模型都有其优缺点，需要根据具体的应用场景进行选择。

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行人检测领域提出的典型算法和模型

行人检测领域提出了许多典型算法和模型，以下是其中几个：

1. HOG+SVM：该算法使用方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient，HOG）特征描述行人，在此基础上使用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）进行分类，实现行人检测。

2. Faster R-CNN：该模型是目前最先进的行人检测模型之一，采用了Region Proposal Network（RPN）提取候选框，再使用Fast R-CNN分类器进行检测。

3. YOLO：该模型是You Only Look Once（YOLO）算法，先将输入图像分成多个网格，然后对每个网格进行分类和定位，以实现行人检测。

4. SSD：该模型是Single Shot MultiBox Detector（SSD）算法，采用了多层卷积网络提取特征，再对每个特征层使用多个预定义大小和长宽比的锚点框进行分类和定位，实现行人检测。

5. Mask R-CNN：该模型是在Faster R-CNN基础上增加了分割任务，即同时实现行人检测和分割。

这些算法和模型都具有不同的特点和优势，可根据实际情况选择合适的方法。