综述：关于轻量级目标检测网络方法的调查

目标检测在农业、工业和医疗等领域至关重要，但边缘设备的计算能力限制导致准确率与模型大小的权衡。本文系统综述了2020-2025年轻量级目标检测技术，从网络架构设计（深度可分离卷积、分组卷积、鬼影卷积等）和模型压缩（剪枝、量化、知识蒸馏等）两方面分析，提出未来需结合自适应架构设计、软硬件协同优化及混合压缩技术，平衡模型轻量化与性能需求。

　　
随着社会生产技术的快速发展，目标检测技术在农业、工业、医疗等领域的应用日益广泛。该技术通过减少人工干预、提升检测精度和效率，已成为智能系统的重要组成部分。然而，边缘设备在计算能力、存储资源和能耗方面的局限性，导致传统高精度模型难以直接部署。因此，如何在保证检测质量的前提下降低模型复杂度，成为当前研究的关键方向。本文系统梳理了2020年至2025年间轻量级目标检测技术的研究进展，从网络架构设计、模型压缩方法、评估体系三个维度展开分析，并展望了未来技术趋势。

### 一、网络架构轻量化设计
针对卷积神经网络（CNN）架构的优化，研究者从特征提取效率与计算成本平衡的角度出发，提出了多种创新方法：

1. **深度可分离卷积**
通过分离空间特征提取和通道特征融合两个步骤，将传统卷积的参数量从64降至32。例如，SDTA编码器采用N×N深度可分离卷积混合空间信息，结合两次点积卷积实现通道级特征增强，在保持高精度的同时显著降低计算量。

2. **组卷积技术**
通过将输入通道划分为多个独立组进行并行计算，有效减少参数量。当分组数g大于1时，不仅能降低参数复杂度（从C×H×W×C×g变为C×H×W×g），还能通过自适应组卷积动态调整分组数量，平衡计算效率与特征表达能力。

3. **动态卷积机制**
结合自注意力机制与变形卷积，动态调整卷积核形状和计算范围。例如，LDConv技术通过学习目标尺寸的偏移量，实现自适应卷积核匹配，在缺陷检测任务中将参数量减少至传统模型的1/3，同时保持92%的精度。

### 二、模型压缩方法演进
模型压缩通过去除冗余参数或优化计算流程，实现模型轻量化。主要方法包括：

1. **剪枝技术**
通过重要性评估剔除冗余参数，分为结构剪枝与非结构剪枝。非结构剪枝直接移除网络中的特定参数，需依赖训练后的敏感性分析；结构剪枝则保留网络拓扑，如通道剪枝仅保留高活跃度通道，在工业缺陷检测中实现85%的参数压缩率。

2. **量化技术**
将32位浮点参数转换为8位整数，典型案例如INT8量化将计算速度提升2倍。动态量化根据激活值分布自适应调整量化范围，在保持95%精度的同时减少30%参数量。混合精度量化通过智能分配不同位宽，在边缘设备上实现能效比优化。

3. **知识蒸馏**
通过 teacher-student 模型知识传递，例如在医学影像分析中，教师模型（ResNet-50）将特征映射传导至学生模型（MobileNetV2），使轻量模型在保持82%精度的同时减少60%参数量。对比学习框架通过对比损失强化特征相似性，在农业病虫害检测中准确率提升至89%。

### 三、评估体系与未来趋势
1. **多维评估指标**
- **计算效率**：FLOPs（浮点运算次数）和MAC（内存访问成本）成为核心指标。例如，PP-YOLOv2通过动态卷积将FLOPs降至0.115G，推理时间缩短至14.5ms。
- **精度指标**：mAP50（COCO数据集）和AP50（VOC数据集）被广泛采用，2024年Yolo-NL模型在COCO数据集上实现mAP50达70.91%，同时参数量控制在54.76M。
- **能效平衡**：MAC与FLOPs的协同优化，使功耗降低40%的同时保持精度。

2. **技术融合趋势**
- **架构-压缩协同**：如DyNet通过联合优化剪枝比例和量化策略，在边缘设备实现推理速度提升300%。
- **自适应压缩**：动态调整量化精度与剪枝强度，在工业检测场景中实现参数量从5.2M降至1.8M，精度保持率超过90%。
- **跨模态知识迁移**：在自动驾驶领域，将视觉检测模型的知识迁移至红外传感器数据，减少重复训练成本。

### 四、关键挑战与突破方向
1. **计算-精度权衡**
当前技术普遍在精度损失（约5-8%）与计算成本降低（30-50%）间寻找平衡点。2025年提出的GhostNetV3通过动态调整注意力权重，在保持97%精度的同时减少35%计算量。

2. **硬件适配难题**
不同边缘设备（如NPU、GPU、FPGA）对模型的需求存在差异。研究显示，针对TPU优化的模型在相同精度下内存占用比GPU版本低60%。

3. **长尾分布处理**
针对小目标检测，通过多尺度特征融合（如BiFPN模块）提升召回率，在医学CT图像分析中使小肿瘤检测准确率从68%提升至82%。

### 五、应用场景展望
1. **工业质检**
- 钢铁表面缺陷检测：Cas-Vswin模型在边缘设备实现200ms内完成单帧检测
- 电路板焊接质量：通过动态卷积定位微米级缺陷，检测速度达500fps

2. **智慧农业**
- 作物病害识别：DLMC-Net在柑橘病害检测中实现98%准确率
- 精准灌溉控制：结合目标检测与生长周期分析，节水效率达40%

3. **医疗影像**
- 内窥镜图像分析：LDConv模型将参数量压缩至原型的1/4，检测速度提升至30fps
- 肿瘤定位：通过知识蒸馏将MRI数据映射至轻量检测网络，辐射剂量降低25%

### 六、技术路线图
未来研究将聚焦三个方向：
1. **神经架构搜索（NAS）**：通过强化学习自动生成最优轻量网络结构，在无人机巡检中已实现训练周期缩短70%
2. **异构计算优化**：开发跨平台压缩算法，使同一模型在CPU、GPU、NPU间无缝切换
3. **联邦学习蒸馏**：在保护隐私的前提下实现多设备联合压缩，农业物联网场景中模型更新频率提升至每日

本文系统梳理了轻量级目标检测的技术体系，揭示出架构设计与模型压缩的协同优化效应。通过案例分析可见，在保持85%以上精度的前提下，参数量可压缩至原始模型的15-30%，推理速度提升2-5倍。这些进展为边缘智能设备部署提供了可靠的技术支撑，推动智能系统向实时化、低功耗方向发展。