基于深度学习的轻量级目标检测网络综述  

A survey of lightweight object detection networks based on deep learning

作　　者：钱承武 张鑫昕 Qian Chengwu;Zhang Xinxin

机构地区：[1]宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211

出　　处：《数据通信》2022年第6期39-44,共6页

摘　　要：目标检测指的是在给定的图片中,找出我们想要关注的目标,比如行人、车辆、动物等实例对象,其在视频跟踪、人体姿态识别等复合任务中也至关重要。轻量级目标检测网络虽然舍弃部分精度,但仍足以应用在工业领域,同时因其检测速度较快,符合终端应用的实时性要求,因此受到了广泛的关注。本文列举介绍了近十年内的流行轻量级目标检测网络算法,并采取实验进行比较,最后作出总结并对未来前景进行了展望。

关 键 词：目标检测 轻量级目标检测网络 深度学习 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]