【摘 要】
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针对基于深度学习目标识别算法具有网络结构复杂、参数量大、计算延迟高等特点，难以直接应用于弹载任务的问题，对网络轻量化方法进行了归纳总结。介绍了已有的压缩方法和轻量化网络的优点及各自特点，并选择各个方面优秀的算法进行比较。最后，结合深度学习在目标检测领域中的发展，对轻量化弹载图像目标识别算法进行了展望。
【机 构】
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中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院高过载弹药制导控制与信息感知实验室
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针对基于深度学习目标识别算法具有网络结构复杂、参数量大、计算延迟高等特点，难以直接应用于弹载任务的问题，对网络轻量化方法进行了归纳总结。介绍了已有的压缩方法和轻量化网络的优点及各自特点，并选择各个方面优秀的算法进行比较。最后，结合深度学习在目标检测领域中的发展，对轻量化弹载图像目标识别算法进行了展望。
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