基于深度学习的行人检测的缺点

基于深度学习的行人检测虽然在准确性和速度方面都有了很大的进步，但还存在以下缺点：

1. 数据量要求高：深度学习需要大量的训练数据来训练模型，这对于行人检测来说也是一样的。但获取大量高质量的标注数据是非常困难和耗时的。

2. 训练时间长：由于深度学习模型的复杂性，训练时间往往非常长。这限制了模型的迭代和优化速度。

3. 对环境的适应性差：深度学习模型对环境变化的适应性不够好，例如光照、天气等因素的影响会导致模型的准确率降低。

4. 难以解释：深度学习模型的黑盒性使得很难解释模型是如何做出决策的，这在一些场景下是不可接受的，比如司法领域。

5. 需要大量计算资源：深度学习模型需要大量的计算资源，包括高性能的GPU和计算机集群，这对于一些小型企业和个人来说是一个挑战。