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發(fā)布時(shí)間：2022-07-03 22:11:18 作者：學(xué)術(shù)小編 來(lái)源：www.adcyfwr.cn
目標(biāo)檢測(cè)（Object Detection）可以識(shí)別一幅圖像中的多個(gè)物體，定位不同物體的同時(shí)（邊界框），貼上相應(yīng)的類(lèi)別。 簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，解決了what和where問(wèn)題。 授人以魚(yú)，不如授人以漁，本文不會(huì)具體介紹某類(lèi)/某種算法（one-stage or two-stage），但會(huì)給出目標(biāo)檢測(cè)相關(guān)論文的最強(qiáng)合集（持續(xù)更新ing）。
由于低分辨率低，像素有限，小目標(biāo)檢測(cè)很困難。 例如，通過(guò)只看下圖上的目標(biāo)，人類(lèi)甚至很難識(shí)別這些物體。 然而，通過(guò)考慮到它位于天空中的背景，這個(gè)物體可以被識(shí)別為鳥(niǎo)類(lèi)。 因此，我們認(rèn)為，解決這個(gè)問(wèn)題的關(guān)鍵取決于我們?nèi)绾螌⑸舷挛淖鳛轭~外信息來(lái)幫助檢測(cè)小目標(biāo)。
有研究員提出了一種利用上下文的目標(biāo)檢測(cè)方法來(lái)提高檢測(cè)小目標(biāo)的精度。 該方法通過(guò)連接多尺度特征，使用了來(lái)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(jī)制的目標(biāo)檢測(cè)，它可以關(guān)注圖像中的目標(biāo)，并可以包括來(lái)自目標(biāo)層的上下文信息。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在檢測(cè)小目標(biāo)方面的精度高于傳統(tǒng)的SSD框架。 下圖顯示了SSD框架無(wú)法檢測(cè)到小目標(biāo)時(shí)的案例情況。
