MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】小目标检测（附matlab代码实现）

目录

前言

算法原理

什么是小目标检测

(1)基于相对尺度

(2)基于绝对尺度：

常用数据集 

小目标检测面临的挑战及解决办法

1.面临的挑战

2.解决方案

小目标检测常用算法

1.Slicing Aided Fine-tuning(SF)

 2 Slicing Aided Hyper Inference(SAHI)

3.FSOD

4.自动切图拼图预测

5.利用底层特征

知识拓展

用于微小目标检测的上下文增强和特征细化网络

1.背景

2相关工作

3本文方法

应用案例

PPYOLOE小目标检测训练与部署实现

1.问题描述

2.代码实现

 3.错误ERROR

（1）Error: /paddle/paddle/phi/kernels/gpu/one_hot_kernel.cu错误

（2）Error: /paddle/paddle/fluid/operators/bce_loss_op.cu错误

改进YOLOv3进行红外小目标检测

1.问题描述

2. 实验过程

航空图像中的小目标检测

1.问题描述

2、数据集（DOTA、VEDAI）

3.改进方向

优缺点

优点

缺点

应用场景

代码实现

matlab

基于Kalman的目标跟踪

红外弱小目标检测new top-hat 算法

红外弱小目标检测 MPCM算法

未来展望

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前言

小目标检测长期以来是计算机视觉中的一个难点和研究热点。小目标检测目前面临的问题主要是区域较小、分辨率低、噪声影响大以及边缘位置不利于检测等。因为小目标的像素少，能够提取的特征信息就少，传统中大目标的检测方法难以奏效。深度学习理论和技术的发展，使得小目标检测精度得以提升。基于GAN、上下文信息结合、数据增强、多尺度学习和无锚机制方法等方法，大大提高了小目标检测性能。在深度学习的驱动下，小目标 检测已取得了重大突破，并成功应用于国防安全、智能交通和工业自动化等领域。

小目标在通用的目标检测数据集中被定义为像素点小于32x32的物体，而在实际检测中，我们往往将小目标定义为占图像比例小于0.1的物体。小目标检测属于目标检测下的一个分支，是在目标检测的基础上进行的变形。早期的目标检测框架大多数是针对通用的目标来进行检测，如经典的单阶段方法YOLO和SSD，两阶段方法Faster RCNN等，这些方法主要是针对通用目标数据集来设计的解决方案，因此对于图像中的小目标来说，检测效果不是很理想。目标检测SOTA算法在COCO数据集上的AP是38.8，几乎是大目标的一半。