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轻量级目标检测算法综述
1
作者
叶栢铖
朱尤攀
+4 位作者
周永康
段晨昊
张昱东
陶志刚
傅志宇
《红外技术》
北大核心
2025年第3期289-298,共10页
传统基于深度学习的目标检测算法通常需要巨大的计算资源和长时间的训练,不能满足工业界的需求。轻量级目标检测网络通过牺牲一部分检测精度,换取更快的推理速度和更轻量的模型,适用于边缘计算设备中的应用,受到了广泛关注。本文介绍了...
传统基于深度学习的目标检测算法通常需要巨大的计算资源和长时间的训练,不能满足工业界的需求。轻量级目标检测网络通过牺牲一部分检测精度,换取更快的推理速度和更轻量的模型,适用于边缘计算设备中的应用,受到了广泛关注。本文介绍了常用于压缩和加速模型轻量化技术,归类分析了轻量化骨干网络结构原理,并在YOLOv5s上进行实际效果对比。最后对轻量化目标检测算法的未来前景以及面临的挑战进行了展望。
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关键词
深度学习
目标检测
轻量化技术
骨干网络
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职称材料
题名
轻量级目标检测算法综述
1
作者
叶栢铖
朱尤攀
周永康
段晨昊
张昱东
陶志刚
傅志宇
机构
昆明物理研究所
云南省微光夜视探测及智能视觉导航重点实验室
北京理工大学生命学院
北方光电仪器有限公司
出处
《红外技术》
北大核心
2025年第3期289-298,共10页
文摘
传统基于深度学习的目标检测算法通常需要巨大的计算资源和长时间的训练,不能满足工业界的需求。轻量级目标检测网络通过牺牲一部分检测精度,换取更快的推理速度和更轻量的模型,适用于边缘计算设备中的应用,受到了广泛关注。本文介绍了常用于压缩和加速模型轻量化技术,归类分析了轻量化骨干网络结构原理,并在YOLOv5s上进行实际效果对比。最后对轻量化目标检测算法的未来前景以及面临的挑战进行了展望。
关键词
深度学习
目标检测
轻量化技术
骨干网络
Keywords
deep learning
target detection
lightweight technology
backbone network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
轻量级目标检测算法综述
叶栢铖
朱尤攀
周永康
段晨昊
张昱东
陶志刚
傅志宇
《红外技术》
北大核心
2025
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