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行人检测是目标检测中一种特殊的检测任务,基于anchor-based的设计方法虽然取得较好的进展,但anchor-box的使用引入较多超参数和设计选择,增加训练的复杂度;其次生成的大量重叠的锚框和ground-truth box反复计算IOU会消耗大量时间,且仅根据IOU来分配样本并不合理。考虑到这些复杂因素,提出一种基于anchor-free的多尺度感受野匹配行人检测模型(MRFP),该模型将感受野当作天然的anchor-box,使拥有不同尺度感受野的特征点检测不同尺度的行人目标。在Caltech