title: 怎么在移动端用深度学习做实时的物体检测（行人，车辆等）？
desc: 移动端的硬件可以自己搭配，比如搭载Tegra Tk ，Tegra TX GPU。我看Faster RCNN 模型在带K40 gpu的服务器上能达到实时的处理。然而，移动端没有这么强大的处理能力，该如何进行硬件加速或者模型加速？
topic: 图像识别
content: 我的建议是最近的一篇paper 链接httpsarxiv.orgabs1608.08021 ，主题思想是自己用imagenet训练一个轻量级的网络，然后再上面用object detection 的小数据库fine tuning，这其实和YOLO是类似的，因为YOLO不也是先pre-train一个全卷积网络吗？只不过PVANET用了些最新的技术，然后train好自己的网络后，再搞写model compression之类的，上面的回答已经有提到了。此外我觉得paper提供的是一个想法，虽然现在很多paper都release code，但是直