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由于图像数据中微小物体所占像素比例很小，因此精确地检测这些物体仍然是一个巨大的挑战。特别是在地理科学和遥感领域，高保真度的微小物体检测可以促进城市规划和环境监测等应用的发展。特征金字塔网络中的特征融合对于多尺度目标的检测至关重要。但是，由于不同尺度的特征之间没有正则化，在融合过程中可能会产生噪声特征。因此，作者提出了一个新的框架DNTR，它由DeNoising FPN模块和Trans R-CNN检测器组成。

由于微小目标的大小和信息的缺乏，微小目标检测已成为计算机视觉中最具挑战性的任务之一。标签分配策略是影响目标检测精度的关键因素。虽然有一些针对微小物体的有效的标签分配策略，但它们大多侧重于降低对边界框的敏感性以增加阳性样本的数量，并且需要设置一些固定的超参数。然而，更多的阳性样本并不一定意味着更好的检测结果，事实上，过多的阳性样本可能会导致更多的假阳性。在本文中，作者引入了一种简单而有效的策略——相似距离(SimD)来评估边界框之间的相似度。

微小目标检测是目标检测领域的关键问题之一。大多数通用检测器的性能在微小目标检测任务中显著下降。主要的挑战在于如何提取微小物体的有效特征。现有的方法通常是基于生成的特征增强，这种方法受到虚假纹理和伪影的严重影响，难以使微小物体的特征清晰可见，便于检测。作者提出了一种自重构微小目标检测(SR-TOD)框架，有效缓解了信息丢失问题。作者首次在检测模型中引入了自重构机制，并发现了自重构机制与微小目标之间的强相关性。

随着基于锚点和无锚点检测器的发展，目标检测取得了很大的进步。然而，由于缺乏外观信息，微小物体的检测仍然具有挑战性。在本文中，作者观察到在目标检测中最广泛使用的度量IoU (Intersection over Union)在检测微小目标时对预测边界框与地面真值之间的轻微偏差很敏感。虽然提出了一些新的指标，如GIoU、DIoU和CIoU，但它们在微小目标检测上的性能仍然远远低于预期水平。

微小目标检测最近的一个趋势是引入更细粒度的标签分配策略，为分类和回归提供有希望的监督信息。然而，以往大多数基于IoU (intersection - overunion)的方法存在两个主要缺陷，包括:(1)IoU对微小目标边界盒偏差的容忍度较低;(2)样本间和样本内失衡导致的优化指导不足。基于高斯概率分布的模糊相似度度量（GPM）和自适应动态锚点挖掘策略（ADAS）。GPM旨在解决小边界框与预设锚点之间不准确的相似度测量问题，为标签分配提供更准确的基础。

本文介绍了一种名为相似性距离（SimD）的简单而有效的标签分配策略，用于解决小目标检测中的挑战问题。传统的IoU和NMS方法存在一些固定超参数需要设置的问题，而且过多的正样本并不一定能提高检测结果的准确性。因此，本文提出的SimD策略不仅考虑了位置和形状相似度，还能够自适应地学习超参数，适用于不同数据集和各种对象大小的情况。实验结果表明，在四个主流的小目标检测数据集上，该方法的表现优于现有的最佳竞争对手，并且在AI-TOD数据集上的表现特别突出，达到了1.8 AP点和4.1 AP点的提升。

本文旨在解决计算机视觉领域中微小物体检测的问题。由于图像数据中微小物体所占像素比例很小，因此精确地检测这些物体仍然是一个巨大的挑战。特别是在地理科学和遥感领域，高保真度的微小物体检测可以促进城市规划和环境监测等应用的发展。为此，作者提出了一个新的框架DNTR，它由DeNoising FPN模块和Trans R-CNN检测器组成。DN-FPN模块利用对比学习抑制FPN上每个级别的特征中的噪声，并在Top-down路径中融合不同尺度的特征。

本文主要探讨了在目标检测领域中，如何解决微小物体检测的问题。传统的通用检测器在处理微小物体时性能下降严重，主要是因为难以提取有效的特征。为了解决这个问题，作者提出了一个自我重建的微小物体检测框架（SR-TOD），并在检测模型中引入了一个自我重建机制。通过构建输入图像和重建图像之间的差异图，可以提高微小物体的可见性和清晰度，并增强弱表示以改善检测器的性能。此外，作者还开发了一种基于差异图引导的特征增强模块（DGFE）来进一步提升微小特征的清晰度。