移动端目标检测算法汇总（2020/06）

随着深度学习算法的迅猛发展，目标检测算法也从服务器端转移到移动端的产品落地。在移动端上的目标检测架构，目前比较流行的三大派系分别为：谷歌出品的MobileNet系列（v1-v3）、旷视科技产品的ShuffleNet系列（v1-v2）、Facebook出品的FBNet（v1-v3）系列。

最近移动端的目标检测通过结合神经网络架构搜索，又新出了三篇移动端目标检测SOTA模型：一篇出自谷歌大牛Quoc V. Le的MixNet；另一篇出自Facebook 出品的FBNet 的升级版本 FBNetV2，就在6月3日，Facebook又推出了FBNetV3。最近一篇重量级论文—MobileDets，可以说是目前移动端目标检测结合NAS的另一新标杆。

下面逐一梳理以上算法，回顾移动端目标检测算法的发展轨迹及其主要思想。