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行人检测是计算机视觉中一个重要但具有挑战性的问题，特别是在以人为中心的任务中。在过去的十年中，在人工特征和深度特征的帮助下，我们看到了显著的改进。在这里,我们介绍行人检测的最新进展。首先，我们提供了一个详细的回顾单光谱行人检测包括基于人工特征的方法和基于深度特征的方法。对人工特征方法，我们提出了广泛的方法回顾，并发现在外观和空间上有较大自由度的人工特征有较好的性能。在基于深度特征的方法中，我们将其分为纯基于CNN的方法方法和那些同时使用人工和CNN的特征。并对其进行了统计分析和趋势分析方法，其中特征增强、部分感知和后处理方法引起了主要关注。除了单光谱行人检测，我们也回顾了多光谱行人检测，提供了对光照变化更鲁棒的特征。在此基础上，引入了相关的数据集和评价指标，并比较了具有代表性的指标方法。

本资源提供了一个关于行人检测的论文列表，各种方法在不同数据集上的性能都有体现。

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目录

00

Detection pipeline

01

Single-spectral pedestrian detection

02

Multispectral pedestrian detection

03

Datasets

04

Challenges

05

地址连接：

https://github.com/JialeCao001/PedSurvey

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