《表1 网络模型参数：浅层特征融合引导的深层网络行人检测》

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《浅层特征融合引导的深层网络行人检测》

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它分为三部分：（1）从L1到LN的多层图像通道是由卷积神经网络产生，浅层特征的图像通道（HOG+LBP）用于第一个block之后。每一层都有多个图像通道特征。（2）特征提取。在卷积神经网络第一个block之后提取HOG，LBP特征，L1到LN提取深度卷积网络特征。（3）将这些特征融合，进行分类，回归。如表1中网络的五个模块。