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目標(biāo)檢測寫小論文 小目標(biāo)檢測算法有哪些？
小目標(biāo)檢測算法有哪些？
因此就有大神提出針對小目標(biāo)檢測的一些方法，這些方法是建立在現(xiàn)有的目標(biāo)檢測基礎(chǔ)之上提出的一些改進或者優(yōu)化。 接下來主要對存在的優(yōu)秀的小目標(biāo)檢測算法進行簡單介紹。 小目標(biāo)的介紹：有兩種定義方式，一種是相對尺寸大小，如目標(biāo)尺寸的長寬是原圖像尺寸的0.1，即可認為是小目標(biāo)，另外一種是絕對尺寸的定義，即尺寸小于32*32像素的目標(biāo)即可認為是小目標(biāo)。
圖像中的小目標(biāo)檢測方法有哪些？
在現(xiàn)有的目標(biāo)檢測的文獻中，大多數(shù)是針對通用的目標(biāo)來進行檢測，如經(jīng)典的單階段方法yolo和ssd，兩階段方法faster-rcnn等，這些方法主要是針對通用目標(biāo)數(shù)據(jù)集來設(shè)計的解決方案，因此對于圖像中的小目標(biāo)來說，檢測效果不是很理想。 因此就有大神提出針對小目標(biāo)檢測的一些方法，這些方法是建立在現(xiàn)有的目標(biāo)檢測基礎(chǔ)之上提出的一些改進或者優(yōu)化。
目標(biāo)檢測是什么？
目標(biāo)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(yīng)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(biāo)檢測相關(guān)論文的最強合集（持續(xù)更新ing）。