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太卷了！！！！！ 太卷了！！！！！真的快要卷秃噜皮了！！！！学习的速度跟不上别人更新的速度。。。。太难了！！！！！！
目标检测是计算机视觉中一项艰巨的下游任务。对于车载边缘计算平台，大模型很难达到实时检测的要求。而且，由大量深度可分离卷积层构建的轻量级模型无法达到足够的准确性。因此本文引入了一种新方法 GSConv 来减轻模型的复杂度并保持准确性。 GSConv 可以更好地平衡模型的准确性和速度。并且，提供了一种设计范式， Slim-Neck ，以实现检测器更高的计算成本效益。在实验中，与原始网络相比，本文方法获得了最先进的结果（例如， SODA10M 在 Tesla T4 上以 ~100FPS 的速度获得了 70.9% mAP0.5）。
目标检测是无人驾驶汽车所需的基本感知能力。目前，基于深度学习的目标检测算法在该领域占据主导地位。这些算法在检测阶段有两种类型：单阶阶段和两阶段。两阶段检测器在检测小物体方面表现更好，通过稀疏检测的原理可以获得更高的平均精度（mAP），但这些检测器都是以速度为代价的。单阶段检测器在小物体的检测和定位方面不如两阶段检测器有效，但在工作上比后者更快，这对工业来说非常重要。
类脑研究的直观理解是，神经元越多的模型获得的非线性表达能力越强。但不可忽视的是，生物大脑处理信息的强大能