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发布时间：2022-12-20 22:09:10 作者：知网小编 来源：www.it54.cn
目标检测（Object Detection）可以识别一幅图像中的多个物体，定位不同物体的同时（边界框），贴上相应的类别。 简单来说，解决了what和where问题。 授人以鱼，不如授人以渔，本文不会具体介绍某类/某种算法（one-stage or two-stage），但会给出目标检测相关论文的最强合集（持续更新ing）。
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。
抛开参数量、FLOPs等，简单粗暴衡量目标检测最重要的两个性能就是 精度和速度 ，特指 AP 和 FPS。 这一点在很多论文中都能看到相关的图示，比如前不久刚出的 YOLOv4 。
