典型文献
基于深度学习的轻量级目标检测网络综述
文献摘要：
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.
文献关键词：
目标检测;轻量级目标检测网络;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
钱承武;张鑫昕
作者机构：
宁波大学信息科学与工程学院 浙江 宁波 315211
文献出处：
引用格式：
[1]钱承武;张鑫昕-.基于深度学习的轻量级目标检测网络综述)[J].数据通信,2022(06):39-44
A类：
B类：
轻量级目标检测网络,视频跟踪,人体姿态识别,舍弃,工业领域,检测速度,终端应用,网络算法,未来前景
AB值：
0.184791
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
