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摘要
摘要
随着人工智能与大数据技术的飞速发展,深度学习模型在各个领域得到了广
泛关注和运用。然而,模型不断优化、精确的同时,也变得更加庞大、复杂,对
平台的算力、内存空间等方面的要求也越高。这限制了其在资源受限的移动终端
设备和边缘计算平台上的部署和应用。因此,如何在满足准确率和实时性的同时,
实现模型轻量化,成为当前研究的一个热点。
本文旨在优化和改进现有的目标检测模型,在保证精确度和运行效率的同时,
实现模型轻量
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