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随着深度学习方法在行人检测领域的深入应用,基于卷积神经网络的行人检测技术在特征学习、目标分类、边框回归等方面表现出的优势已愈发突出。因此,本文从对传统的行人检测方法和基于卷积神经网络的行人检测技术进行优劣比较切入,概述了卷积神经网络的基础构架,以此引出对当前常用的基于卷积神经网络的常见行人检测技术及其优缺点,最后讨论了现有基于卷积神经网络算法实现行人检测存在的不足和指出今后发展方向。