对coco128中的数据集挑选出只有人的图像，并且只保留人的标签，是适用于精度一般的检测人的训练集。

ETH Pedestrian dataset 是一个包含行人的视频数据，可用以进行行人检测和识别等机器视觉任务。

比较高效的行人检测算法，较传统的hog+svm速度较快，效果较好，利用hough森林。

非极大值抑制NMS素材原图+源码（行人检测hongkong.jpg），请参考博客https://blog.csdn.net/cuixing001/article/details/84946990进行试验。

基于候选区域和并行卷积神经网络的行人检测.pdf

行人检测视频，视频格式已经转换，MP4格式、640*480大小、15帧/秒 比特率5858kbps

mobilenet_ssd_pedestrian_detection 基于Mobilenet SSD的行人检测。 培训信息 数据集：加州理工学院步行者数据集 Caffe Mobilenet SSD： :

TJU-DHD数据集（物体检测和行人检测） 这是“ ”的官方网站，这是一个新建的用于目标检测和行人检测的高分辨率数据集。 115k +图像和700k +实例 场景：交通和校园，任务：物体检测和行人检测 高分辨率：图像分辨率至少为1624x1200像素，物体高度从11像素到4152像素。 多样性：外观，比例，照度，季节和天气差异很大 行人检测的跨场景评估和同场景评估 如果您对行人检测感兴趣，请参阅或。 目录 2.1 2.2 3.1 3.2 4.1 4.2 4.3 TJU-DHD行人 引文 测试集评估 接触 1.简介 在自动驾驶汽车和视频监控的感知模块中，车辆，行人和骑行者是最重要和最有趣的对象。 但是，检测这种重要物体（尤其是小物体）的最新性能远远不能满足实际系统的需求。 大规模，丰富多样的高分辨率车辆和行人数据集在开发更好的目标检测方法以满足需求方面起着重要作用。 从网站收集的

INRIA Person 数据集用来对图像和视频中的直立行人进行检测。该数据集包含两类格式的数据，第一类为原始图像和相应的直立行人标注。第二类为标准化为 64x128 像素的直立性人正类和对应图片的负类图像。

基于视觉注意机制深度强化学习的行人检测方法.pdf