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无人驾驶技术中精准地对行人检测定位一直都是重要的技术板块,由此提出了一种基于特征金字塔SSD的行人检测算法。该算法主要从两方面对SSD算法进行改进:使用基于深度可分解卷积的MobileNet代替传统的VGG-16网络作为SSD的主干网络提取特征,减小模型体积,显著降低了计算量,提高检测速度;在特征层中引入特征金字塔,加入特征融合,使得网络信息更加充分,提高检测精度。在VOC 2007和COCO数据集中的实验表明,该算法与传统SSD算法相比在检测精度和速度上都有明显的提高。