标题：面向识别与定位的轻量化卷积神经网络
作者：柳超 张华
作者单位：浙江理工大学机械与自动控制学院，浙江 杭州 310018
关键字：目标识别与定位，SSD，深度可分离卷积，BN
摘要：识别与定位是计算机视觉以及机器学习领域的重要研究方向，卷积神经网络凭借着精度高、速度快在目标识别与定位领域，取得了很好的识别效果。但是其对硬件要求的苛刻性以及前期训练时间的漫长，让一些小型实时系统望而却步。提出了一种改进的SSD网络结构来进行识别与定位，采用深度可分离卷积替代传统卷积，并引入了BN，该方法加快了训练以及测试的速度，同时保持了精确度基本不变，从而减小了对硬件的依赖性。经测试，该方法在PASCAL VOC数据集上取得了较好的效果。