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发布时间：2022-05-29 22:03:21 作者：知网小编 来源：www.it54.cn
由于低分辨率低，像素有限，小目标检测很困难。 例如，通过只看下图上的目标，人类甚至很难识别这些物体。 然而，通过考虑到它位于天空中的背景，这个物体可以被识别为鸟类。 因此，我们认为，解决这个问题的关键取决于我们如何将上下文作为额外信息来帮助检测小目标。
有研究员提出了一种利用上下文的目标检测方法来提高检测小目标的精度。 该方法通过连接多尺度特征，使用了来自不同层的附加特征作为上下文。 研究员还提出了具有注意机制的目标检测，它可以关注图像中的目标，并可以包括来自目标层的上下文信息。 实验结果表明，该方法在检测小目标方面的精度高于传统的SSD框架。 下图显示了SSD框架无法检测到小目标时的案例情况。
一、定义 1、以物体 检测 领域的通用数据集COCO物体定义为例， 小目标 是指 小 于32& ti mes;32个像素点（中物体是指32*32-96*96，大物体是指大于96*96）。 2、在实际应用场景中，通常更倾向于使用相对于原图的比例来定义：物体标注框的长宽乘积，除以整个图像的长宽乘积，再开根号，如果结果 小 于3%，就称之为 小目标 。
