机器学习的模型还是处于一个比较简单的阶段，是一种浅层的神经网络模型，有关于这类检测的代码有哪些

早期的机器学习模型确实比较简单，比如支持向量机（SVM）、决策树、K近邻（KNN）等，这些都属于浅层模型。对于图像检测这类应用，当时的模型可能基于特征工程和传统算法，例如HOG（Histogram of Oriented Gradients）+ SVM或者Haar特征+级联分类器（如OpenCV中的`cv2.CascadeClassifier`）。

如果你对Python代码感兴趣，以下是一个使用传统方法进行行人检测的基本示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载预训练的人脸级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 进行人脸检测
faces = face_cascade.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

# 在原始图像上标记人脸
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("Face Detection", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个例子展示了如何用OpenCV的Haar级联分类器进行人脸检测，但请注意，这并不是深度学习模型，而是基于传统的机器学习算法。

随着深度学习的发展，像卷积神经网络（CNN）在图像识别、特别是区域提议网络（R-CNN）、Fast R-CNN、Faster R-CNN以及YOLO（You Only Look Once）这样的模型才真正实现了显著的性能提升。如果你对深度学习的物体检测感兴趣，TensorFlow或PyTorch库提供了现成的API，如`tf.keras.applications`下的预训练模型，或者`detectron2`、`mmdetection`等现代工具库。