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隨著深度學習的不斷發展，目標檢測技術逐步從基于傳統的手工檢測方法向基于深度神經網絡的檢測方法轉變。在眾多基于深度學習的目標檢測算法中，基于深度學習的單階段目標檢測算法因其網絡結構較簡單、運行速度較快以及具有更高的檢測效率而被廣泛運用。但現有的基于深度學習的單階段目標檢測方法由于小目標物體包含的特征信息較少、分辨率較低、背景信息較復雜、細節信息不明顯以及定位精度要求較高等原因，導致在檢測過程中對小目標物體的檢測效果不理想，使得模型檢測精度降低。針對目前基于深度學習的單階段目標檢測算法存在的問題，研究了大量基于深度學習的單階段小目標檢測技術。首先從單階段目標檢測方法的Anchor Box、網絡結構、交并比函數以及損失函數等幾個方面，系統地總結了針對小目標檢測的優化方法；其次列舉了常用的小目標檢測數據集及其應用領域，并給出在各小目標檢測數據集上的檢測結果圖；最后探討了基于深度學習的單階段小目標檢測方法的未來研究方向。

//fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2963.shtml

圖像分類是計算機視覺中的一項重要任務，傳統的圖像分類方法具有一定的局限性。隨著人工智能技術的發展，深度學習技術越來越成熟，利用深度卷積神經網絡對圖像進行分類成為研究熱點，圖像分類的深度卷積神經網絡結構越來越多樣，其性能遠遠好于傳統的圖像分類方法。本文立足于圖像分類的深度卷積神經網絡模型結構，根據模型發展和模型優化的歷程，將深度卷積神經網絡分為經典深度卷積神經網絡模型、注意力機制深度卷積神經網絡模型、輕量級深度卷積神經網絡模型和神經網絡架構搜索模型等4類，并對各類深度卷積神經網絡模型結構的構造方法和特點進行了全面綜述，對各類分類模型的性能進行了對比與分析。雖然深度卷積神經網絡模型的結構設計越來越精妙，模型優化的方法越來越強大，圖像分類準確率在不斷刷新的同時，模型的參數量也在逐漸降低，訓練和推理速度不斷加快。然而深度卷積神經網絡模型仍有一定的局限性，本文給出了存在的問題和未來可能的研究方向，即深度卷積神經網絡模型主要以有監督學習方式進行圖像分類，受到數據集質量和規模的限制，無監督式學習和半監督學習方式的深度卷積神經網絡模型將是未來的重點研究方向之一；深度卷積神經網絡模型的速度和資源消耗仍不盡人意，應用于移動式設備具有一定的挑戰性；模型的優化方法以及衡量模型優劣的度量方法有待深入研究；人工設計深度卷積神經網絡結構耗時耗力，神經架構搜索方法將是未來深度卷積神經網絡模型設計的發展方向。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20211001&flag=1

注意力機制因其優秀的效果與即插即用的便利性，在深度學習任務中得到了越來越廣泛的應用。主要著眼于卷積神經網絡，對卷積網絡注意力機制發展過程中的各種主流方法進行介紹，并對其核心思想與實現過程進行提取與總結，同時對每種注意力機制方法進行實現，針對同型號輻射源設備實測數據進行對比實驗與結果分析，并依據主流方法的思想與實驗的結果總結并闡述了卷積網絡中的注意力機制的研究現狀與未來其發展方向。

//cea.ceaj.org/CN/abstract/abstract39969.shtml

摘要： 隨著深度神經網絡和智能移動設備的快速發展，網絡結構輕量化設計逐漸成為前沿且熱門的研究方向，而輕量化的本質是在保持深度神經網絡精度的前提下優化存儲空間和提升運行速度。闡述深度學習的輕量化網絡結構設計方法，對比與分析人工設計的輕量化方法、基于神經網絡結構搜索的輕量化方法和基于自動模型壓縮的輕量化方法的創新點與優劣勢，總結與歸納上述3種主流輕量化方法中性能優異的網絡結構并分析各自的優勢和局限性。在此基礎上，指出輕量化網絡結構設計所面臨的挑戰，同時對其應用方向及未來發展趨勢進行展望。

//www.ecice06.com/CN/10.19678/j.issn.1000-3428.0060931

//cea.ceaj.org/CN/abstract/abstract39198.shtml

近年來，深度學習技術被廣泛應用于各個領域，基于深度學習的預處理模型將自然語言處理帶入一個新時代。預訓練模型的目標是如何使預訓練好的模型處于良好的初始狀態，在下游任務中達到更好的性能表現。對預訓練技術及其發展歷史進行介紹，并按照模型特點劃分為基于概率統計的傳統模型和基于深度學習的新式模型進行綜述；簡要分析傳統預訓練模型的特點及局限性，重點介紹基于深度學習的預訓練模型，并針對它們在下游任務的表現進行對比評估；梳理出具有啟發意義的新式預訓練模型，簡述這些模型的改進機制以及在下游任務中取得的性能提升；總結目前預訓練的模型所面臨的問題，并對后續發展趨勢進行展望。

近年來，隨著深度學習的飛速發展，深度神經網絡受到了越來越多的關注，在許多應用領域取得了顯著效果。通常，在較高的計算量下，深度神經網絡的學習能力隨著網絡層深度的增加而不斷提高，因此深度神經網絡在大型數據集上的表現非常卓越。然而，由于其計算量大、存儲成本高、模型復雜等特性，使得深度學習無法有效地應用于輕量級移動便攜設備。因此，壓縮、優化深度學習模型成為目前研究的熱點，當前主要的模型壓縮方法有模型裁剪、輕量級網絡設計、知識蒸餾、量化、體系結構搜索等。通過對以上方法的性能、優缺點和最新研究成果進行分析總結，對未來研究方向進行了展望。

摘要: 近年來, 卷積神經網絡(Convolutional neural network, CNNs)在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等領域取得了突飛猛進的發展, 其強大的特征學習能力引起了國內外專家學者廣泛關注.然而, 由于深度卷積神經網絡普遍規模龐大、計算度復雜, 限制了其在實時要求高和資源受限環境下的應用.對卷積神經網絡的結構進行優化以壓縮并加速現有網絡有助于深度學習在更大范圍的推廣應用, 目前已成為深度學習社區的一個研究熱點.本文整理了卷積神經網絡結構優化技術的發展歷史、研究現狀以及典型方法, 將這些工作歸納為網絡剪枝與稀疏化、張量分解、知識遷移和精細模塊設計4個方面并進行了較為全面的探討.最后, 本文對當前研究的熱點與難點作了分析和總結, 并對網絡結構優化領域未來的發展方向和應用前景進行了展望.

摘要：卷積神經網絡在廣泛的應用中取得了優秀的表現，但巨大的資源消耗量使得其應用于移動端和嵌入式設備成為了挑戰。為了解決此類問題，需要對網絡模型在大小、速度和準確度方面做出平衡。首先，從模型是否預先訓練角度，簡要介紹了網絡壓縮與加速的兩類方法——神經網絡壓縮和緊湊的神經網絡。具體地，闡述了緊湊的神經網絡設計方法，展示了其中不同運算方式，強調了這些運算特點，并根據基礎運算不同，將其分為基于空間卷積的模型設計和基于移位卷積模型設計兩大類，然后每類分別選取三個網絡模型從基礎運算單元、核心構建塊和整體網絡結構進行論述。同時，分析了各網絡以及常規網絡在ImageNet數據集上的性能。最后，總結了現有的緊湊神經網絡設計技巧，并展望了未來的發展方向。

A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks 深度卷積神經網絡(CNNs)最近在許多視覺識別任務中取得了巨大的成功。然而，現有的深度神經網絡模型在計算上是昂貴的和內存密集型的，這阻礙了它們在低內存資源的設備或有嚴格時間延遲要求的應用程序中的部署。因此，在不顯著降低模型性能的情況下，在深度網絡中進行模型壓縮和加速是一種自然的思路。在過去幾年中，這方面取得了巨大的進展。本文綜述了近年來發展起來的壓縮和加速CNNs模型的先進技術。這些技術大致分為四種方案: 參數剪枝和共享、低秩因子分解、傳輸/緊湊卷積過濾器和知識蒸餾。首先介紹參數修剪和共享的方法，然后介紹其他技術。對于每種方案，我們都提供了關于性能、相關應用程序、優點和缺點等方面的詳細分析。然后我們將討論一些最近比較成功的方法，例如，動態容量網絡和隨機深度網絡。然后，我們調查評估矩陣、用于評估模型性能的主要數據集和最近的基準測試工作。最后，對全文進行總結，并對今后的研究方向進行了展望。