1.8M超轻量目标检测模型NanoDet，比YOLO跑得快

机器之心报道，项目作者：RangiLyu目标检测一直是计算机视觉领域的一大难题，其目标是找出图像中的所有感兴趣区域，并确定这些区域的位置和类别。目标检测中的深度学习方法已经发展了很多年，并出现了不同类型的检测方法。目前，深度学习目标检测方法主要分为两大类，分别是两阶段式和单阶段式目标检测算法。两阶段式目标检测框架首先生成候选区域，然后将其分类成不同的目标类别，代表模型有 R-CNN、Fast R-CNN 等；单阶段式目标检测框架将目标检测任务视为一个统一的端到端回归问题，代表模型有 MultiBox、YOLO、SSD 等。这类框架通常结构更简单，检测速度也更快。深度学习目标检测方法还可划分为 Anchor-base 和 Anchor-free 两大类，今年又出现了将 Transformer 用 ………………………………