YOLO(You Only Look Once)系列目标检测算法因其高效性和优越的检测性能成为计算机视觉领域的研究热点。随着YOLOv5⁃v8的不断发展,轻量化设计逐渐成为算法优化的重要方向,以满足嵌入式设备和资源受限环境的应用需求。本文系统综述了YOLOv5⁃v8系列算法的轻量化研究进展,包括网络结构优化、模型压缩、量化技术和知识蒸馏等方法,并深入分析了这些技术在提升检测效率、降低计算复杂度方面的实际效果。此外,本文探讨了轻量化设计在边缘计算和实时目标检测中的应用场景及挑战,最后对现有研究的不足进行总结,并展望了未来的研究方向。
