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目錄

一、數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略

二、多尺度學(xué)習(xí)

三、上下文學(xué)習(xí)

四、生成對(duì)抗學(xué)習(xí)

五、無(wú)錨機(jī)制

在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中，小目標(biāo)檢測(cè)是經(jīng)常會(huì)遇到且令人頭疼的問(wèn)題。本期小海帶簡(jiǎn)要介紹了5個(gè)提高小目標(biāo)檢測(cè)模型性能的方法，有需要的小伙伴趕快點(diǎn)贊+收藏起來(lái)喔?。。??????

一、數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略

數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種提升小目標(biāo)檢測(cè)性能的最簡(jiǎn)單和有效的方法，通過(guò)不同的數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略可以擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的規(guī)模，豐富數(shù)據(jù)集的多樣性，從而增強(qiáng)檢測(cè)模型的魯棒性和泛化能力。特別在小目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域，小目標(biāo)面臨著分辨率低、可提取特征少、樣本數(shù)量匱乏及分布不均勻等諸多挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)增強(qiáng)的重要性愈發(fā)顯著。

數(shù)據(jù)增強(qiáng)這一策略雖然在一定程度上解決了小目標(biāo)信息量少、缺乏外貌特征和紋理等問(wèn)題，有效提高了網(wǎng)絡(luò)的泛化能力，在最終檢測(cè)性能上獲得了較好的效果，但同時(shí)帶來(lái)了計(jì)算成本的增加。而且在實(shí)際應(yīng)用中，往往需要針對(duì)目標(biāo)特性做出優(yōu)化，設(shè)計(jì)不當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)增強(qiáng)策略可能會(huì)引入新的噪聲，損害特征提取的性能，這也給算法的設(shè)計(jì)帶來(lái)了挑戰(zhàn)。

二、多尺度學(xué)習(xí)

小目標(biāo)與常規(guī)目標(biāo)相比可利用的像素較少，難以提取到較好的特征，而且隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加，小目標(biāo)的特征信息與位置信息也逐漸丟失，難以被網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)。這些特性導(dǎo)致小目標(biāo)同時(shí)需要深層語(yǔ)義信息與淺層表征信息，而多尺度學(xué)習(xí)將這兩種相結(jié)合，是一種提升小目標(biāo)檢測(cè)性能的有效策略。

多尺度特征融合同時(shí)考慮了淺層的表征信息和深層的語(yǔ)義信息，有利于小目標(biāo)的特征提取，能夠有效地提升小目標(biāo)檢測(cè)性能。然而，現(xiàn)有多尺度學(xué)習(xí)方法在提高檢測(cè)性能的同時(shí)也增加了額外的計(jì)算量，并且在特征融合過(guò)程中難以避免干擾噪聲的影響，這些問(wèn)題導(dǎo)致了基于多尺度學(xué)習(xí)的小目標(biāo)檢測(cè)性能難以得到進(jìn)一步提升。

三、上下文學(xué)習(xí)

在真實(shí)世界中，“目標(biāo)與場(chǎng)景”和“目標(biāo)與目標(biāo)”之間通常存在一種共存關(guān)系，通過(guò)利用這種關(guān)系將有助于提升小目標(biāo)的檢測(cè)性能。在深度學(xué)習(xí)之前，已有研究證明通過(guò)對(duì)上下文進(jìn)行適當(dāng)?shù)慕？梢蕴嵘繕?biāo)檢測(cè)性能，尤其是對(duì)于小目標(biāo)這種外觀特征不明顯的目標(biāo)。隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用，一些研究也試圖將目標(biāo)周圍的上下文集成到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，并取得了一定的成效。

四、生成對(duì)抗學(xué)習(xí)

生成對(duì)抗學(xué)習(xí)的方法旨在通過(guò)將低分辨率小目標(biāo)的特征映射成與高分辨率目標(biāo)等價(jià)的特征，從而達(dá)到與尺寸較大目標(biāo)同等的檢測(cè)性能。前文所提到的數(shù)據(jù)增強(qiáng)、特征融合和上下文學(xué)習(xí)等方法雖然可以有效地提升小目標(biāo)檢測(cè)性能，但是這些方法帶來(lái)的性能增益往往受限于計(jì)算成本。針對(duì)小目標(biāo)分辨率低問(wèn)題，Haris等提出一種端到端的聯(lián)合訓(xùn)練超分辨率和檢測(cè)模型的方法，該方法一定程度上提升了低分辨率目標(biāo)的檢測(cè)性能。但是，這種方法對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集要求較高，并且對(duì)小目標(biāo)檢測(cè)性能的提升不足。

五、無(wú)錨機(jī)制

錨框機(jī)制在目標(biāo)檢測(cè)中扮演著重要的角色。許多先進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)方法都是基于錨框機(jī)制而設(shè)計(jì)的，但是錨框這一設(shè)計(jì)對(duì)于小目標(biāo)的檢測(cè)極不友好?，F(xiàn)有的錨框設(shè)計(jì)難以獲得平衡小目標(biāo)召回率與計(jì)算成本之間的矛盾，而且這種方式導(dǎo)致了小目標(biāo)的正樣本與大目標(biāo)的正樣本極度不均衡，使得模型更加關(guān)注于大目標(biāo)的檢測(cè)性能，從而忽視了小目標(biāo)的檢測(cè)。極端情況下，設(shè)計(jì)的錨框如果遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于小目標(biāo)，那么小目標(biāo)將會(huì)出現(xiàn)無(wú)正樣本的情況。小目標(biāo)正樣本的缺失，將使得算法只能學(xué)習(xí)到適用于較大目標(biāo)的檢測(cè)模型。此外，錨框的使用引入了大量的超參，比如錨框的數(shù)量、寬高比和大小等，使得網(wǎng)絡(luò)難以訓(xùn)練，不易提升小目標(biāo)的檢測(cè)性能。近些年無(wú)錨機(jī)制的方法成為了研究熱點(diǎn)，并在小目標(biāo)檢測(cè)上取得了較好效果。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-422759.html

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1.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合ConvNeXt結(jié)構(gòu)（純卷積|超越Swin）

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5.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之GSConv+Slim Neck（優(yōu)化成本）

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7.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv7改進(jìn)|增加小目標(biāo)檢測(cè)層

8.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5改進(jìn)|增加小目標(biāo)檢測(cè)層

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1.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合?RepVGG（速度飆升）

2.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合?PP-LCNet（輕量級(jí)CPU網(wǎng)絡(luò)）

3.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合輕量化網(wǎng)絡(luò)MobileNetV3（降參提速）

4.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)|結(jié)合輕量型網(wǎng)絡(luò)ShuffleNetV2

5.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)結(jié)合輕量型Ghost模塊

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??三、注意力機(jī)制（持續(xù)更新中）????

1.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5改進(jìn)之結(jié)合CBAM注意力機(jī)制

2.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合CBAM注意力機(jī)制

3.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7之結(jié)合CA注意力機(jī)制

4.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合ECA注意力機(jī)制

5.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合NAMAttention（提升漲點(diǎn)）

6.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合GAMAttention

7.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合無(wú)參注意力SimAM（漲點(diǎn)神器）

8.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合Criss-Cross Attention

9.?目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合?SOCA（單幅圖像超分辨率）

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??四、檢測(cè)頭部改進(jìn)（持續(xù)更新中）????

1.魔改YOLOv5/v7高階版（魔法搭配+創(chuàng)新組合）——改進(jìn)之結(jié)合解耦頭Decoupled_Detect

2.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)結(jié)合漲點(diǎn)Trick之ASFF（自適應(yīng)空間特征融合）

?? 持續(xù)更新中……

??五、空間金字塔池化（持續(xù)更新中）????

1.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合?ASPP（空洞空間卷積池化金字塔）

2.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合特征提取網(wǎng)絡(luò)RFBNet（漲點(diǎn)明顯）

?? 持續(xù)更新中……

??六、損失函數(shù)及NMS改進(jìn)（持續(xù)更新中）????

1.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)|將IOU Loss替換為EIOU Loss

2.目標(biāo)檢測(cè)算法——助力漲點(diǎn) | YOLOv5改進(jìn)結(jié)合Alpha-IoU

3.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合SIoU

4.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5將NMS替換為DIoU-NMS

?? 持續(xù)更新中……

??七、其他創(chuàng)新改進(jìn)項(xiàng)目（持續(xù)更新中）????

1.手把手教你搭建屬于自己的PyQt5-YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)平臺(tái)（保姆級(jí)教程）

2.YOLO算法改進(jìn)之結(jié)合GradCAM可視化熱力圖（附詳細(xì)教程）

3.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合SPD-Conv（低分辨率圖像和小目標(biāo)漲點(diǎn)明顯）

4.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之更換FReLU激活函數(shù)

5.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合BiFPN

?? 持續(xù)更新中……

??八、算法訓(xùn)練相關(guān)項(xiàng)目（持續(xù)更新中）????

1.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集（保姆級(jí)教程）

2.人工智能前沿——玩轉(zhuǎn)OpenAI語(yǔ)音機(jī)器人ChatGPT（中文版）

3.深度學(xué)習(xí)之語(yǔ)義分割算法（入門學(xué)習(xí)）

4.知識(shí)經(jīng)驗(yàn)分享——YOLOv5-6.0訓(xùn)練出錯(cuò)及解決方法（RuntimeError）

5.目標(biāo)檢測(cè)算法——將xml格式轉(zhuǎn)換為YOLOv5格式txt

6.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7如何改變bbox檢測(cè)框的粗細(xì)大小

7.人工智能前沿——6款A(yù)I繪畫生成工具

8.YOLOv5結(jié)合人體姿態(tài)估計(jì)

9.超越Y(jié)OLOv5，0.7M超輕量，又好又快（PP-YOLOE&PP-PicoDet）

10.目標(biāo)檢測(cè)算法——收藏|小目標(biāo)檢測(cè)的定義（一）

11.目標(biāo)檢測(cè)算法——收藏|小目標(biāo)檢測(cè)難點(diǎn)分析（二）

12.目標(biāo)檢測(cè)算法——收藏|小目標(biāo)檢測(cè)解決方案（三）

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??九、數(shù)據(jù)資源相關(guān)項(xiàng)目（持續(xù)更新中）????

1.目標(biāo)檢測(cè)算法——小目標(biāo)檢測(cè)相關(guān)數(shù)據(jù)集（附下載鏈接）

2.目標(biāo)檢測(cè)算法——3D公共數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）

3.目標(biāo)檢測(cè)算法——3D公共數(shù)據(jù)集匯總 2（附下載鏈接）

4.目標(biāo)檢測(cè)算法——行人檢測(cè)&人群計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)集匯總(附下載鏈接)

5.目標(biāo)檢測(cè)算法——遙感影像數(shù)據(jù)集資源匯總（附下載鏈接）

6.目標(biāo)檢測(cè)算法——自動(dòng)駕駛開源數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）

7.目標(biāo)檢測(cè)算法——自動(dòng)駕駛開源數(shù)據(jù)集匯總 2（附下載鏈接）

8.目標(biāo)檢測(cè)算法——圖像分類開源數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）

9.目標(biāo)檢測(cè)算法——醫(yī)學(xué)圖像開源數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）

10.目標(biāo)檢測(cè)算法——工業(yè)缺陷數(shù)據(jù)集匯總1（附下載鏈接）

11.目標(biāo)檢測(cè)算法——工業(yè)缺陷數(shù)據(jù)集匯總2（附下載鏈接）

12.目標(biāo)檢測(cè)算法——垃圾分類數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）

13.目標(biāo)檢測(cè)算法——人臉識(shí)別數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）

14.目標(biāo)檢測(cè)算法——安全帽識(shí)別數(shù)據(jù)集（附下載鏈接）

15.目標(biāo)檢測(cè)算法——人體姿態(tài)估計(jì)數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）

16.目標(biāo)檢測(cè)算法——人體姿態(tài)估計(jì)數(shù)據(jù)集匯總 2（附下載鏈接）

17.目標(biāo)檢測(cè)算法——車輛牌照識(shí)別數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）

18.目標(biāo)檢測(cè)算法——車輛牌照識(shí)別數(shù)據(jù)集匯總 2（附下載鏈接）

19.收藏 | 機(jī)器學(xué)習(xí)公共數(shù)據(jù)集集錦（附下載鏈接）

20.目標(biāo)檢測(cè)算法——圖像分割數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）

21.目標(biāo)檢測(cè)算法——圖像分割數(shù)據(jù)集匯總 2（附下載鏈接）

22.收藏 | 自然語(yǔ)言處理（NLP）數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）

23.自然語(yǔ)言處理（NLP）數(shù)據(jù)集匯總 2（附下載鏈接）

24.自然語(yǔ)言處理（NLP）數(shù)據(jù)集匯總 3（附下載鏈接）

25.自然語(yǔ)言處理（NLP）數(shù)據(jù)集匯總 4（附下載鏈接）

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??十、論文投稿相關(guān)項(xiàng)目（持續(xù)更新中）????

1.論文投稿指南——收藏|SCI論文投稿注意事項(xiàng)（提高命中率）

2.論文投稿指南——收藏|SCI論文怎么投？（Accepted）

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4.論文投稿指南——收藏|如何選擇SCI期刊（含選刊必備神器）

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8.人工智能前沿——2022年最流行的十大AI技術(shù)

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26.論文投稿指南——中文核心期刊推薦（電子、通信技術(shù)）

27.論文投稿指南——中文核心期刊推薦（電子、通信技術(shù)2）

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29.論文投稿指南——中文核心期刊推薦（機(jī)械、儀表工業(yè)）

30.論文投稿指南——中文核心期刊推薦（機(jī)械、儀表工業(yè)2）

31.論文投稿指南——中文核心期刊推薦（機(jī)械、儀表工業(yè)3）

32.論文投稿指南——中國(guó)（中文EI）期刊推薦（第1期）

33.論文投稿指南——中國(guó)（中文EI）期刊推薦（第2期）

34.論文投稿指南——中國(guó)（中文EI）期刊推薦（第3期）

35.論文投稿指南——中國(guó)（中文EI）期刊推薦（第4期）

36.論文投稿指南——中國(guó)（中文EI）期刊推薦（第5期）

37.論文投稿指南——中國(guó)（中文EI）期刊推薦（第6期）

38.論文投稿指南——中國(guó)（中文EI）期刊推薦（第7期）

39.論文投稿指南——中國(guó)（中文EI）期刊推薦（第8期）

40.【1】SCI易中期刊推薦——計(jì)算機(jī)方向（中科院3區(qū)）

41.【2】SCI易中期刊推薦——遙感圖像領(lǐng)域（中科院2區(qū)）

42.【3】SCI易中期刊推薦——人工智能領(lǐng)域（中科院1區(qū)）

43.【4】SCI易中期刊推薦——神經(jīng)科學(xué)研究（中科院4區(qū)）

44.【5】SCI易中期刊推薦——計(jì)算機(jī)科學(xué)（中科院2區(qū)）

45.【6】SCI易中期刊推薦——人工智能&神經(jīng)科學(xué)&機(jī)器人學(xué)（中科院3區(qū)）

46.【7】SCI易中期刊推薦——計(jì)算機(jī) | 人工智能（中科院4區(qū)）

47.【8】SCI易中期刊推薦——圖像處理領(lǐng)域（中科院4區(qū)）

48.【9】SCI易中期刊推薦——工程技術(shù)-計(jì)算機(jī)：軟件工程（中科院4區(qū)）

49.【10】SCI易中期刊推薦——工程技術(shù)-計(jì)算機(jī)：人工智能（中科院2區(qū)）

50.【11】SCI易中期刊推薦——計(jì)算機(jī)方向（中科院4區(qū)）

51.【12】SCI易中期刊推薦——計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)（中科院4區(qū)）

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