Como parte importante de la percepción de inteligencia en la conducción autónoma, la detección de peatones tiene altos requisitos en cuanto al tamaño de los parámetros, la velocidad en tiempo real y el rendimiento del modelo. En primer lugar, se propone un nuevo bloque residual de conexión múltiple para construir una red ligera que mejore la capacidad de extraer características de los peatones. En segundo lugar, se investiga un módulo de atención escalable ligero para ampliar el campo perceptual local del modelo basado en convolución dilatada que puede mantener los canales de características más importantes. Finalmente, verificamos el modelo propuesto en el conjunto de datos de peatones de Caltech y en los conjuntos de datos BDD 100 K. Los resultados muestran que el método propuesto es superior a los métodos existentes de detección de peatones ligeros en cuanto al tamaño del modelo y el rendimiento de detección.