基于扩展FPN的小目标检测方法——探究与实现

基于扩展FPN的小目标检测方法——探究与实现

摘要：
目标检测一直是计算机视觉领域的研究热点之一，然而，针对小目标的检测仍然存在一定的挑战。本文提出了一种基于扩展FPN（Feature Pyramid Network）的小目标检测方法，旨在解决小目标检测中存在的问题。通过引入图像金字塔和多尺度特征融合，我们改进了传统的FPN算法，并在实验中取得了优秀的性能。

1. 引言
   随着计算机视觉技术的不断发展，目标检测在各个领域中得到了广泛的应用。然而，由于小目标在图像中占据的比例相对较小，其检测难度较大。因此，研究如何有效地检测小目标一直是一个重要的课题。

2. 相关工作
   在过去的几年中，许多研究者针对小目标检测提出了不同的方法。其中，FPN作为一种常用的目标检测算法，通过构建特征金字塔来提取不同尺度的特征，并结合级联式的检测网络来实现目标的准确定位。然而，传统的FPN在处理小目标时存在一些问题，如特征重叠、信息丢失等。

3. 扩展FPN的设计与实现
   为了解决传统FPN在小目标检测中的问题，我们提出了一种扩展FPN的方法。具体而言，我们采用图像金字塔的方法得到多尺度的输入图像，并利用不同尺度的特征图进行融合。通过这种方式，我们可以更好地捕捉到小目标的细节信息。

3.1 图像金字塔
我们首先构建了一个图像金字塔，该金字塔由多个不同尺度的图像组成。每个尺度的图像都是通过对原始图像进行缩放得到的，这样可以有效地增加小目标在图像中的占比，并提高检测的准确性。

3.2 多尺度特征融合
在传统的FPN中，特征融合通常是通过上采样和下采样来完成的，然而，这种方法会导致特征的重叠