Transformer在小目标检测领域的应用与发展综述

最新推荐文章于 2025-11-12 02:42:08 发布

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概述

本文综述了自2020年至2023年，在小目标检测Small Object Detection（SOD）领域中基于transformer的深度学习方法的发展与应用。随着transformer模型在计算机视觉领域的兴起，特别是在物体识别和检测方面展现出超越传统CNN架构的性能，其在SOD任务中的优势引起了广泛关注。作者通过梳理超过60项相关研究，构建了一个详细的分类体系，并对所选研究进行了综合评估，探讨了transformer在SOD方面的优势及其背后的原因。此外，文中还介绍了12个适用于SOD的大规模数据集，并对比分析了transformer模型与其他方法（尤其是CNN）在性能、参数量以及运行速度等方面的差异。通过这些分析，论文揭示了transformer模型在处理小对象时能够提供更精确的位置信息和更好的上下文理解能力，从而在众多场景下提升了小对象的检测精度。同时，文中也指出了transformer应用于SOD面临的挑战，并提出了一些可能的改进方向，为进一步的研究提供了参考。

背景

早期的SOD方法主要依赖于卷积神经网络（CNN），如YOLO、SSD、RetinaNet等。这些方法通过多尺度特征学习和上下文信息来提高检测性能。

Transformer模型最初是为机器翻译而设计的，它通过注意力机制来建模输入序列中的长距离依赖关系。后来，Transformer被引入计算机视觉领域，并在图像识别任务中表现出色。两个早期的Transformer检测器是DETR和ViT-FRCNN。DETR通过全局匹配损失来减少对CNN后处理技术的依赖，而ViT-FRCNN则利用预训练的ViT在大型数据集上的性能来快速微调。

基于Transformer的小对象检测方法

本文对基于Transformer的小目标检测方法进行了分类，包括对象表示、快速注意力机制、架构和模块修改、空间-时间信息、改进的特征表示、辅助技术、全Transformer检测器。

对象表示技术包括使用中心点、角点或点集来表示目标。快速注意力机制用于处理高分辨率或多尺度特征图。架构和模块修改包括修改Transformer的编码器和解码器。

空间-时间信息用于视频中的小目标检测。改进的特征表示涉及使用预训练模型或自监督学习来增强特征。辅助技术包括使用辅助损失函数和数据增强。

结果与基准测试

本文引入了多个新的SOD数据集，包括UAV123、MRS-1800、SKU-110K等，这些数据集涵盖了视频和图像的多种应用。

在MS COCO数据集上评估了各种基于Transformer的SOD方法的性能，并发现混合CNN和Transformer架构的方法通常表现最佳。

文章还讨论了SOD在航空图像、医学图像、水下图像等不同应用领域的表现，并提出了Transformer在这些领域中的潜力。

Transformer存在的问题

尽管Transformer在计算机视觉领域取得了显著成就，但其参数量大、训练时间长等问题仍然存在。这使得只有拥有强大计算资源的人才能训练和测试这些技术用于他们的下游任务。

未来研究方向

未来的研究应关注如何解决不同应用场景下的特定挑战。例如，在医学成像和水下图像分析等领域，我们可以进一步优化Transformer模型，以适应这些场景的需求。

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