问题描述：深度学习目标检测模型常用于部署在边缘计算设备上，常用于部署的边缘计算设备有哪些。

问题解答：

在边缘计算设备上部署深度学习目标检测模型通常需要考虑设备的计算能力、内存、功耗等因素。以下是一些常用于部署深度学习目标检测模型的边缘计算设备：

1. NVIDIA Jetson系列： NVIDIA的Jetson系列是专门设计用于边缘计算和嵌入式深度学习任务的设备。Jetson Nano、Jetson Xavier NX等型号提供了强大的GPU加速，适用于部署深度学习目标检测模型。

2. Intel Movidius系列： Intel的Movidius系列包括Myriad X和Myriad 2等处理器，专注于视觉和深度学习推理任务。这些处理器可以集成到各种边缘设备中，提供高效的神经网络推理能力。

3. Coral系列： Google的Coral系列包括Edge TPU（Tensor Processing Unit）等硬件，用于加速深度学习推理。Coral设备适用于嵌入式系统和一些物联网设备，提供较高的性能和能效。

4. Raspberry Pi： Raspberry Pi是一种低成本的嵌入式计算设备，适用于一些轻量级的深度学习目标检测模型。尤其是在树莓派4及更高版本中，其性能有所提升。

5. NXP i.MX系列： NXP的i.MX系列是一系列嵌入式处理器，广泛用于工业、汽车和物联网应用。一些型号具有适用于深度学习任务的硬件加速。

6. Xilinx系列： Xilinx的一些FPGA（Field Programmable Gate Array）和ACAP（Adaptive Compute Acceleration Platform）产品可以用于加速深度学习推理，适用于一些边缘计算场景。

7. Huawei Ascend系列： 华为的Ascend系列包括NPU芯片，专注于AI推理任务。一些华为设备集成了Ascend芯片，用于在边缘进行深度学习部署。

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