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RSS订阅原创 小目标检测难点综述
主流目标检测器，不论二阶段检测器（如Faster R-CNN ），还是单阶段检测器（如YOLOv5 [2]）通常采用下采样操作以提取高级语义特征，但也同时压缩了有效信息，小目标在特征图中可能被压缩为1-2个像素甚至完全丢失。在IoU阈值设定为0.5的条件下，正常大小目标有更大的容错空间。使用中心点回归方法（如CenterNet [10]）、尺度归一化定位损失（如Normalized Wasserstein Distance [11]）、多阶段框回归机制（如Cascade R-CNN [12]）来提高精度。
2025-05-11 08:00:00
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