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發布時間：2022-06-01 22:01:57 作者：知網小編 來源：m.elxoepd.cn
對小目標檢測展開研究將有助于推動目標檢測領域的發展，擴寬目標檢測在現實世界 的應用場景，提高中國的科技創新水平和加快中國全面步入智能化時代的步伐。 目標檢測作為計算機視覺的基礎研究，已有許多優秀的綜述發表。
由于低分辨率低，像素有限，小目標檢測很困難。 例如，通過只看下圖上的目標，人類甚至很難識別這些物體。 然而，通過考慮到它位于天空中的背景，這個物體可以被識別為鳥類。 因此，我們認為，解決這個問題的關鍵取決于我們如何將上下文作為額外信息來幫助檢測小目標。
有研究員提出了一種利用上下文的目標檢測方法來提高檢測小目標的精度。 該方法通過連接多尺度特征，使用了來自不同層的附加特征作為上下文。 研究員還提出了具有注意機制的目標檢測，它可以關注圖像中的目標，并可以包括來自目標層的上下文信息。 實驗結果表明，該方法在檢測小目標方面的精度高于傳統的SSD框架。 下圖顯示了SSD框架無法檢測到小目標時的案例情況。
最后本文對小目標檢測技術的未來發展方向進行了展望。 目標檢測是計算機視覺領域中的一個重要研究方向，也是其他復雜視覺任務的基礎。 作為圖像理 解和計算機視覺的基石，目標檢測是解決分割、場景理解、目標跟蹤、圖像描述和事件檢測等更高層次 視覺任務的基礎。 小目標檢測長期以來是目標檢測中的一個難點，其旨在精準檢測出圖像中可視化特 征極少的小目標（32 像素×32 像素以下的目標）。 在現實場景中，由于小目標是的大量存在，因此小目 標檢測具有廣泛的應用前景，在自動駕駛、智慧醫療、缺陷檢測和航拍圖像分析等諸多領域發揮著重要 作用。 近年來，深度學習技術的快速發展為小目標檢測注入了新鮮血液，使其成為研究熱點。
