面向复杂工业场景的计算机视觉轻量化检测方法研究

摘要

复杂工业场景存在光照多变、背景杂乱、目标微小等问题，传统计算机视觉检测模型难以兼顾检测精度与轻量化部署需求。本文梳理基于网络架构优化、模型压缩、迁移与小样本学习、多模态融合的四类轻量化检测方法，对比各类方法优劣，结合应用实践分析关键问题与解决方案，通过构建评估指标体系和对比实验验证方法有效性。研究表明，融合多技术的轻量化方法能更好适配复杂工业场景，实现精度与效率的平衡，为工业检测智能化、轻量化落地提供理论支撑。