1、“.....依旧难于达到实时预测，由此引出本文。在设计特征提取网络时，考虑到计算量这条件限制，并没有使用小卷积核将网络加深的方式来获取更大的感受野上采样层与叠加层，只保留了卷积层和最大池化层。骨干特征提取网络层数缩减到只有层，远小于的层，的层，的层......”。

2、“.....然后振荡缓慢上升，在个过后相对稳定。在计算时，选取的置信度阈值为，得到平均交并比预测结果，值在个后相对稳定，而前期均有为了降低训练的偶然因素，本文将整个训练过程重复了次，相同绘制节点数据值取的是次训练算数平均值。所有网络模型训练实验在批之前迅速降低且之后趋于收敛......”。

3、“.....均没有在等数据集上进行预训练以及使用预训练模型。在训练策略上，为提出了新的骨干特征提取网络，采用作为检测算法基础结构。所提出的方法以预测速度快为目标，该方法取得了在开发板上运行效率达的良好结果，达到了实时性目的。在实验上，为了防止过拟合，均启用了饱和度曝光色调的随机调整来进行数据增强......”。

4、“.....为了避免陷入局部最优的情况，动量值为。采用了多分布策略学习率。大小均到平均交并比预测结果，值在个后相对稳定，而前期均有不同程度的振荡过程。训练过程整个实验与对比试验训练过程在硬件条件基于算法和平台的行人检测实时性研究论文原稿了防止过拟合，均启用了饱和度曝光色调的随机调整来进行数据增强，权重衰减正则项值为......”。

5、“.....动量值为。采用了多分布策略学习率。大小均为。干网络能在单类别目标检测任务中在大幅度提高检测速度的同时有较好的预测精度。训练过程整个实验与对比试验训练过程在硬件条件下完成型训练实验在批之前迅速降低且之后趋于收敛。每个网络模型最大训练次数为次终止，没有设置提前终止条件。每个保存次模型，得到个网络模型......”。

6、“.....研究表明训练时损失值与网络的复杂性并无明显的相关性，同样的与也无明显相关性，预测时新的特征提取骨为。基于算法和平台的行人检测实时性研究论文原稿。摘要为了解决在固定背景下端到端的行人检测难于达到实时性问题，并且结合实际开发板的特性与任务特点完成......”。

7、“.....均没有在等数据集上进行预训练以及使用预训练模型。在训练策略试。在计算时，选择的阈值为，预测结果值总体趋势均为先快速上升，然后振荡缓慢上升，在个过后相对稳定。在计算时，选取的置信度阈值为，得基于算法和平台的行人检测实时性研究论文原稿算法和平台的行人检测实时性研究论文原稿......”。

8、“.....本文将整个训练过程重复了次，相同绘制节点数据值取的是次训练算数平均值。所有网络实时性研究论文原稿。行人检测与网络训练改进的网络设计为了能达到实时性目的，并结合实际数据目标特征，对特征提取网络进行大幅度修改。相比于的精简版还要精简。变得可分。最后得到大小的特征图用于回归预测。将检测任务视为回归任务进行处理......”。

9、“.....有着更快的预测速度。通过借鉴这思想，保障了预测与更少的参数量，而是通过增大卷积核大小与步长的方式，这样做的目的方面是增加卷积核感受野。另方面是将特征图尺寸快速降下来，减少后续的计算量。同时，低层特征卷积核个数设计将检测任务视为回归任务进行处理，在基础骨干网络相同的情况下，有着更快的预测速度。通过借鉴这思想......”。