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發布時間：2022-12-20 22:09:10 作者：學術小編 來源：m.derer.cn
目標檢測（Object Detection）可以識別一幅圖像中的多個物體，定位不同物體的同時（邊界框），貼上相應的類別。 簡單來說，解決了what和where問題。 授人以魚，不如授人以漁，本文不會具體介紹某類/某種算法（one-stage or two-stage），但會給出目標檢測相關論文的最強合集（持續更新ing）。
由于低分辨率低，像素有限，小目標檢測很困難。 例如，通過只看下圖上的目標，人類甚至很難識別這些物體。 然而，通過考慮到它位于天空中的背景，這個物體可以被識別為鳥類。 因此，我們認為，解決這個問題的關鍵取決于我們如何將上下文作為額外信息來幫助檢測小目標。
有研究員提出了一種利用上下文的目標檢測方法來提高檢測小目標的精度。 該方法通過連接多尺度特征，使用了來自不同層的附加特征作為上下文。 研究員還提出了具有注意機制的目標檢測，它可以關注圖像中的目標，并可以包括來自目標層的上下文信息。 實驗結果表明，該方法在檢測小目標方面的精度高于傳統的SSD框架。 下圖顯示了SSD框架無法檢測到小目標時的案例情況。
拋開參數量、FLOPs等，簡單粗暴衡量目標檢測最重要的兩個性能就是 精度和速度 ，特指 AP 和 FPS。 這一點在很多論文中都能看到相關的圖示，比如前不久剛出的 YOLOv4 。
