目標檢測二十年間那些事兒：加速與優化
在上一章中我們簡短回顧了目標檢測在過去的二十年中如何從傳統滑窗算法到基于深度神經網絡的全新領域，點擊回顧。這次，我們來分享一些近年涌現的各類優化技術，正是這些技術讓目標檢測一再提速，從而能在工程上應用到各類設備中。
好快！比高鐵加速還快！
目標檢測的加速技術
目標檢測速度的提升一直是一個重要而又具有挑戰性的問題。在過去的20年里，目標檢測領域已經發展了許多復雜的加速技術。接下來我們簡要介紹“輕量化網絡設計”、“數值加速”、“特征檢測優化”、“語義分割”等重要優化方法。
輕量網絡設計
基于 CNN 檢測器的輕量化方法是直接設計一個輕量級的網絡，而不是使用現成的檢測引擎。研究人員長期以來一直在探索網絡的正確配置，以便在有限的時間成本下獲得準確性。一個通用的設計原則是“更少的通道，更多的層（fewer channels and more layers）”［1］。
此外，近年來也有一些新的技術，見下圖：
分解卷積
群卷積
深度可分離卷積
瓶頸設計
神經結構搜索
分解卷積
分解卷積是構建輕量級CNN模型最簡單、最直接的方法，有兩類分解方法。
第一類方法是將一個大的卷積濾波器分解成一組空間維數較小的卷積濾波器［2］，如上圖（b）所示。例如，可以將一個7x7過濾器分解為三個3x3過濾器，它們共享相同的接收域，但是后者效率更高。另一個例子是將 k×k 濾波器分解為k×1濾波器和1×k濾波器，這對于非常大的濾波器來說可能更有效，比如15x15。該思想最近被用于目標檢測。
第二類方法是將一大組卷積分解為信道維數較小的兩組［3］，如上圖（c）所示。例如，可以用 d個濾波器近似卷積層，用d＇個濾波器 ＋ 一個非線性激活 ＋ 另外d個濾波器 （d＇＜d）近似有c個通道的特征圖。在這種情況下，原始層的復雜度
可以降低到
。
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