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发布时间：2022-06-01 22:01:57 作者：知网小编 来源：www.it54.cn
对小目标检测展开研究将有助于推动目标检测领域的发展，扩宽目标检测在现实世界 的应用场景，提高中国的科技创新水平和加快中国全面步入智能化时代的步伐。 目标检测作为计算机视觉的基础研究，已有许多优秀的综述发表。
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。
最后本文对小目标检测技术的未来发展方向进行了展望。 目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，也是其他复杂视觉任务的基础。 作为图像理 解和计算机视觉的基石，目标检测是解决分割、场景理解、目标跟踪、图像描述和事件检测等更高层次 视觉任务的基础。 小目标检测长期以来是目标检测中的一个难点，其旨在精准检测出图像中可视化特 征极少的小目标（32 像素×32 像素以下的目标）。 在现实场景中，由于小目标是的大量存在，因此小目 标检测具有广泛的应用前景，在自动驾驶、智慧医疗、缺陷检测和航拍图像分析等诸多领域发挥着重要 作用。 近年来，深度学习技术的快速发展为小目标检测注入了新鲜血液，使其成为研究热点。
