行人检测论文 -- ALFnet Efficient Single-stage Detector by Asymptotic Localisation Fit

Efficient learning of single-stage pedestrian detectors is crucial for advancing the field of computer vision. By fitting the Asymptotic Localization Model, we can achieve robust and accurate pedestrian detection systems.

代码地址：https://github.com/liuwei16/ALFNet

这篇第十八篇关于行人检测的研究综述具有较高参考价值。如若发现文中表述存在不当之处，请赐教。

该研究主要聚焦于行人检测问题。该研究基于锚框的方法，并采用SSD设计作为其基础架构。为了改进性能，在候选框生成阶段借鉴了Cascade Faster RCNN的思想，并通过逐步提升IoU值的方式优化了预选框的质量。最终实现了对目标区域的高精度探测。

由于采用了SSD技术的原因是其高效的存储架构设计，在引入级联架构后带来了显著的提升。

一、 网络结构：

前馈网络ResNet