随着深度学习的发展，基于深度学习的目标检测技术取得了巨大的进展，但小目标由于像素少，难以提取有效信息，造成小目标的检测面临着巨大的困难和挑战. 为了提高小目标的检测性能，研究人员从网络结构、训练策略、数据处理等方面展开了大量的研究，并取得了一定的进展. 然而，与大、中目标检测相比，目前小目标的检测性能依然存在着较大的差距.

目标尺度是影响目标检测性能的重要因素之一. 目前，无论在公开数据集还是现实世界采集的图像中，小目标的检测精度远远低于大目标和中等尺度目标，并经常出现漏检和误检. 但小目标检测在许多实际场景中具有重要的应用，甚至是很多智能设备能否有效安全运行的关键所在. 例如，在无人驾驶系统中，当交通信号灯或行人等目标比较小时，仍然要求无人车能准确识别这些目标并做出相应的动作；在卫星图像的分析中，需要检测汽车、船舶等之类的目标，但这些目标往往由于尺度过小造成检测困难. 因此，研究小目标检测的有效方法、提高小目标的检测性能，是当前目标检测领域非常重要和迫切的研究课题.

常用数据集及性能评估

在常规目标检测数据集上，现有研究对大/中尺寸的目标已取得了不错的成效。但是，小目标的检测仍然是不尽人意的，一方面是由小目标自身特性所导致的的，另一

本文内容由网友自发贡献，转载请注明出处：【wpsshop博客】