目標檢測輕量化壓縮

目標檢測輕量化壓縮 目標檢測難點概述 目標檢測是計算機視覺中一個重要問題，在行人跟蹤、車牌識別、無人駕駛等領域都具有重要的研究價值。近年來，隨着深度學習對圖像分類準確度的大幅度提高，基於深度學習的目標檢測算法逐漸成爲主流。 自 2014 年以來，目標檢測框架分爲two-stage 和 one-stage 兩大類，前者以經典方法 Faster R-CNN 爲代表，後者以 YOLO 和 SSD 爲主要

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