轻量级深度学习目标检测算法的探索与系统构建：理论、实践与创新

一、引言

1.1研究背景与意义

在计算机视觉领域，目标检测是一项至关重要的任务，其旨在识别图像或视频中的目标对象，并确定它们的位置和类别信息。从安防监控中的入侵检测，到自动驾驶里对行人、车辆和交通标志的识别，再到工业生产中的缺陷检测以及医疗影像分析里对病变区域的定位，目标检测技术的应用场景极为广泛，对现代社会的发展起着重要推动作用。

随着深度学习技术的飞速发展，基于深度学习的目标检测算法取得了显著的突破，展现出了强大的特征学习和目标识别能力。早期的目标检测算法，如基于手工设计特征的Haar+AdaBoost算法用于人脸检测