【摘 要】
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随着近年来深度学习的迅猛发展,基于卷积神经网络(CNN)的目标检测算法由于相比传统算法更具优势,已成为当前解决目标检测问题的首选方法。为了实现CNN类目标检测算法在嵌入式等资源受限的平台上高效运行,各种轻量化CNN类网络和目标检测算法近年来得到了快速发展。首先对SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet三类轻量化网络进行了概述,在此基础上对CNN类轻量化目标检测算法发展历程和研
【机 构】
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航天工程大学研究生院,航天工程大学电子与光学工程系,洛阳电子装备试验中心
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随着近年来深度学习的迅猛发展,基于卷积神经网络(CNN)的目标检测算法由于相比传统算法更具优势,已成为当前解决目标检测问题的首选方法。为了实现CNN类目标检测算法在嵌入式等资源受限的平台上高效运行,各种轻量化CNN类网络和目标检测算法近年来得到了快速发展。首先对SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet三类轻量化网络进行了概述,在此基础上对CNN类轻量化目标检测算法发展历程和研究进展进行了系统总结,并结合各类算法在VOC等数据集上的测试结果对其进行了对比分析,讨论了各类轻量化目标
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