PaddleX上线小目标检测模型产线，支持遥感分析、智能监控、智慧交通等领域高效应用

背景介绍

小目标检测通常指的是在图像或视频中精确地检测和定位尺寸较小、面积较小的目标物体，这些目标在图像中的像素尺寸通常较小，可能小于32像素×32像素（根据MS COCO等数据集的定义），且可能被背景或其他物体所掩盖，难以被肉眼直接观察出来。在许多应用场景中，小目标的检测都至关重要。例如，在遥感图像中检测小型车辆或建筑，可以帮助城市规划和交通管理；在自动驾驶中，检测远处的小型障碍物可以提高行车安全；在医学图像中，检测微小病灶能够辅助医生进行早期诊断。传统的目标检测算法可能因小目标的低像素密度而出现检测不准或漏检的情况，因此，专门的小目标检测算法应运而生，小目标检测可以有效提升对小物体的识别能力，确保在实际应用中不遗漏重要信息。这项技术在提高安全性和自动化水平方面发挥着重要作用。
PaddleX小目标检测产线是专注于解决小目标定位和识别任务的端到端模型产线，可以从图像中快速准确地定位小目标位置并识别小目标类型，可以快速支持如遥感分析，城市交通监控图像分析等垂类场景的高效应用。

算法解读：PP-YOLOE+ SOD

PP-YOLOE-SOD 是飞桨团队自研的小目标检测特色模型，使用数据集分布相关的基于向量的DFL算法 和 针对小目标优化的中心先验优化策略，并且在模型的Neck(FPN)结构中加入Transformer模块，以及结合增加P2层、使用large size等策略，最终在多个小目标数据集上达到极高的精度。

小目标检测（SOD）效果图

整体模型结构解读

PP-YOLOE-SOD基于PP-YOLOE优化，模型结构方面，同时考虑到推理耗时和精度问题，在PP-YOLOE的基础上在Neck中引入的Transformer encod