摘要
目标检测与识别是计算机视觉领域的核心任务之一，在自动驾驶、智能安防、机器人等领域有着广泛的应用。
近年来，深度学习的快速发展极大地推动了目标检测与识别技术的进步，但同时也对计算资源提出了更高的要求。
异构并行计算作为一种高效的计算模式，能够有效地提升目标检测与识别的性能。
本文综述了异构并行算法在典型目标检测识别中的应用。
首先，介绍了目标检测与识别以及异构并行计算的相关概念；其次，概述了目标检测与识别算法以及异构并行计算技术的研究现状；接着，详细介绍了异构并行算法在典型目标检测识别任务中的应用，包括算法设计、优化策略、性能评估等方面；最后，总结了异构并行算法在目标检测识别中的优势与挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：目标检测，目标识别，异构并行计算，深度学习，算法设计
#1.1目标检测与识别
目标检测与识别是指从图像或视频中定位出感兴趣的目标，并确定目标的类别。
它是计算机视觉领域的基础性问题，也是众多应用场景的关键技术。
目标检测与识别通常包含两个步骤：目标定位和目标分类。
目标定位的目标是确定目标在图像或视频中的位置，通常用边界框表示；目标分类的目标是确定目标所属的类别，例如人、车、动物等。
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