本发明涉及一种基于改进的多尺度残差网络的行人检测方法，其首先对输入图像进行多层卷积网络的特征提取，以多尺度方式拆分和拼接特征图，大大提高了网络对行人的多尺度表达能力。其次，通过充分融合高低层的行人特征来提升对多尺度行人的检测精度；然后，将融合后的特征图通过检测头，生成中心点特征图、尺度特征图和中心点偏移量特征图，将特征图解译为检测结果；最后输出带有边界框的行人。本发明的主干网络包含不同数量和不同组合的感受野，有效促进了网络对多尺度行人特征的提取，显著提高对不同大小的行人的检测性能。