yolo结合什么可以更好实现行人检测

YOLO结合以下几个方面可以更好地实现行人检测：

1. 数据集：使用大规模的、多样化的数据集进行训练，包括各种场景下的行人图像，不同角度、姿态、光照等变化，以及不同种类的背景。

2. 特征提取器：使用高效的特征提取器，如ResNet、VGG等，可以提取更加丰富的、高质量的特征，有助于提升行人检测的准确率和鲁棒性。

3. 融合多尺度信息：通过在不同尺度下对图像进行处理，可以更全面地捕捉行人的特征信息，从而提高检测的准确率。

4. 使用更好的损失函数：采用更加适合行人检测的损失函数，如Focal Loss等，可以更好地处理类别不平衡和难易样本不均衡的问题，提高检测的性能。

5. 结合其他技术：结合目标跟踪、行人姿态估计等技术，可以提高行人检测的鲁棒性和准确率。