轻量化卷积神经网络目标检测技术研究综述.docx

轻量化卷积神经网络目标检测技术研究综述

目录

轻量化卷积神经网络目标检测技术研究综述（1）．．．．．．．．．．．．．．．．3

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2文献回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

目标检测概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1目标检测的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2目标检测的主要挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

卷积神经网络基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1模型结构介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2参数优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

轻量化CNN技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.1压缩方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2极简设计思想．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

典型轻量化CNN模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

CNN在目标检测中的应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

6.1实验数据集选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

6.2检测性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

性能提升技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

7.1训练数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

7.2后端加速技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

应用场景拓展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

8.1特殊物体检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

8.2高动态环境检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

结论与未来展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

9.1主要结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

9.2研究方向建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

轻量化卷积神经网络目标检测技术研究综述（2）．．．．．．．．．．．．．．．42

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

1.2研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

1.3论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

目标检测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

2.1目标检测的定义与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

2.2基于区域的目标检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

2.3基于特征的检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

轻量化卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

3.1轻量化网络的设计思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

3.2模型压缩技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．