深度学习小目标检测算法综述
Survey on deep learning-based small object detection algorithms
1. 福州职业技术学院 信息工程学院, 福州 350108
2. 同济大学 中德工程学院, 上海 201804
摘要
小目标检测是目标检测领域的重要分支，在智能监控、无人驾驶、医学影像分析和遥感监测等实际应用中具有重要价值。然而，由于小目标像素占比小、特征表达弱、背景复杂，以及检测精度与速度难以平衡，其技术挑战仍然突出。在广泛文献调研的基础上，梳理了小目标检测的技术挑战与解决方案，分析了特征表达不足、上下文信息利用不充分、样本不平衡等核心问题，总结了多尺度特征融合、注意力机制、知识蒸馏等关键技术进展。基于MS COCO和TinyPerson数据集，对主流算法的检测效率与精度进行对比，揭示了不同方法的优劣，并探讨了生成式特征学习、自监督学习、动态架构设计等未来研究方向，为小目标检测技术发展提供参考。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62273263,72171172,71771176,92367101)
上海市自然科学基金资助项目(23ZR1465400)
福建省中青年教师教育科研项目(JAT220652)
福州职业技术学院校级科研计划项目(FZYKJJHZD202401)
福州职业技术学院引导计划项目(FZYKJZXYD202201)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.03.0067
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第10期
发布历史
[2025-06-17] 优先出版
引用本文
张琴, 郭为安. 深度学习小目标检测算法综述 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (10). (2025-06-19). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.03.0067. (Zhang Qin, Guo Wei'an. Survey on deep learning-based small object detection algorithms [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (10). (2025-06-19). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.03.0067. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
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