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轻量化目标检测模型算法综述

目录

轻量化目标检测模型算法综述（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

二、轻量化目标检测模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1轻量化模型的发展背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2轻量化模型的设计目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.3轻量化模型的常见技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

三、轻量化目标检测算法分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1基于传统算法的轻量化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.2基于深度学习的轻量化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.2.1神经网络架构轻量化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.2.2网络层间关系优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.2.3特征提取与融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.2.4优化训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

四、轻量化目标检测算法具体实例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

五、轻量化目标检测算法的性能比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.1准确率与速度分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.2能耗与资源占用比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.3算法在不同场景下的适应性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

六、轻量化目标检测算法在实际应用中的挑战与展望．．．．．．．．．．．．27

6.1数据集规模与多样性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

6.2算法可解释性与鲁棒性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

6.3算法与硬件的结合优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.4未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

七、结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

7.1总结研究成果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

7.2存在问题与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

7.3研究展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

轻量化目标检测模型算法综述（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

1.2研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

1.3文献综述范围与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

目标检测模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

2.1目标检测的定义与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

2.1.1基于区域的目标检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

2.1.2基于特征的检测．．．．．