【深度学习】目标检测难题 | 小目标检测策略汇总

作者：Jacob Solawetz  编译：ronghuaiyang，来源：AI公园导读在计算机视觉中，检测小目标是最有挑战的问题之一。本文给出了一些有效的策略。从无人机上看到的小目标为了提高你的模型在小目标上的性能，我们推荐以下技术：提高图像采集的分辨率增加模型的输入分辨率tile你的图像通过增强生成更多数据自动学习模型anchors过滤掉无关的类别为什么小目标检测很困难？小目标问题困扰着世界各地的目标检测模型。不相信吗？查一下最近的模型在COCO上的评估结果，YOLOv3，EfficientDet和YOLOv4：查看AP_S、AP_M、AP_L以了解最新的模型。小物体检测是很难的！以Efficient为例，小目标的AP只有12%，大目标的AP为51%。这几乎是五倍的差异！那么，为什么检测小物体如此困难呢？这一切都归结于模型。目标检测模型通过在卷积层中对像素进行聚合来形成特征。物体检测 ………………………………