计算机视觉技术的新进展：即插即用的小目标检测涨点

随着计算机视觉技术的不断发展，小目标检测一直是一个具有挑战性的任务。小目标通常指的是在图像或视频中具有较小尺寸和低分辨率的目标，如昆虫、遥感图像中的车辆或建筑物等。由于小目标的特殊性，传统的目标检测方法在识别和定位这些目标方面存在一定的困难。

然而，近年来，研究人员提出了一种新的思路，即插即用的小目标检测方法。这种方法利用深度学习模型和先进的目标检测算法，能够有效地检测和识别小目标，同时具备快速部署和高效执行的特点。下面将介绍一种基于Faster R-CNN的即插即用小目标检测方法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备好训练数据集。这里以COCO数据集为例，该数据集包含大量标注的图像和目标类别信息。使用以下代码可以下载COCO数据集：

from pycocotools.coco import COCO
import os

# 设置数据集路径
dataDir = '/path/to/coco&