小目标检测算法

在深度学习领域，小目标检测算法成为研究热点。通过分析特定场景下的小目标，本文总结了未来发展方向。小目标定义在COCO数据集为32x32像素，实际应用中更多考虑物体大小相对于原图的比例。导致精度较低的原因包括缺乏特征信息、神经网络信息丢失、样本分布不均、先验框设置不当和损失函数不恰当。针对这些挑战，提出通用小目标检测算法基于多尺度特征的FPN结构，虽有缺陷，但改进后显著提升检测能力。PANet结构增强FPN主干，采用双向融合，充分利用低层与高层特征，实现更精准的检测。ASFF通过抑制特征融合中的不一致性，提高尺度不变性，达到43.9%的AP（29FPS）成绩。CARAFE作为轻量级上采样方法，利用预测模块与重组模块解决融合过程中的特征偏差。FPN中的融合因子调整权重系数，优化深层特征的贡献。引入SIoU损失函数，考虑真实框与预测框角度关系，加速网络收敛，但不能确保最优点。NWD通过高斯分布建模，优先于IoU在小目标检测中。RFLA策略结合感受野距离，实现小目标的平衡学习。FSR技术提高小尺寸图像识别能力，QueryDet机制加快基于特征金字塔的目标检测器推理速度。SAHI框架利用高分辨率图像提高小目标识别率。MRAE多分辨率注意力提取器关注有用特征，采用加权累加方式。特定领域下如行人、人脸以及遥感图像中的小目标检测，存在不同难点，但也有各自特点。行人与人脸检测相对简单，而遥感航空图像小目标检测涉及角度偏转等复杂问题。总结而言，目标检测算法通过改进多尺度特征融合、评估指标、超分辨率技术、轻量化模型等方向，逐渐提升小目标检测精度。未来改进方向包括探索更高效的多尺度特征融合方法、优化评估指标、引入超分辨率技术提升小尺寸图像识别能力以及研究更轻量化的模型。