请你写出行人检测模型代码

以下是一个基于深度学习的行人检测模型代码示例，使用的是 TensorFlow 框架：

import tensorflow as tf

# 定义输入图像的大小
input_shape = (416, 416, 3)

# 定义模型结构
def yolov3(input_shape):
    model = tf.keras.Sequential()

    # 添加卷积层
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', input_shape=input_shape))
    model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
    model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.1))
    model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

    # 添加残差块
    for i in range(1):
        model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, (1, 1), strides=(1, 1), padding='same'))
        model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
        model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.1))

        model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same'))
        model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
        model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.1))

    # 添加池化层
    model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

    # 添加全连接层
    model.add(tf.keras.layers.Flatten())
    model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'))
    model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.3))
    model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

    return model

# 编译模型
model = yolov3(input_shape)
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

这个示例代码是一个简单的行人检测模型，它使用了卷积层、残差块、池化层和全连接层等不同类型的层来构建模型。在训练过程中，我们可以使用训练集来训练模型，并使用测试集来验证模型的性能。