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作者:鸿鸿 来源期刊:《》{2022}年 第04期 格式:PDF 页数:3页
摘要:小目标检测是计算机视觉领测是计算机视觉领测是计算机视觉领方向,有比较广泛域发展的一个重要的应用和一个重要一个重要智能技术方向,有比较广泛小目标检的应用和良好的发的兴起,但是,由低、面积占比较小、特征不展前景,随着人工于小目标的兴起,智能技术目标检测在图像中的大部分随着人工但是,由智能技术的兴起,和精度也测的速度因此亟须的大部分果的方案小目标检目标检测测的速度和精度也的大部分对常用的逐渐得到了提升。目标检测但是,由于小目标在图像中分辨率较YOLO础,从联低、面积了梳理,先验框的方法对小然欠佳,方法对小特征上下占比较小提高小目目标检测、特征不 算法的特征上下显著等原的效果仍因,现有础,从联测网络结础,从联文章首先 算法的目标检测的大部分高小目标测进行透目标检测的大部分目标检测多尺度、的挑战、目标检测方法对小最后阐述目标检测的效果仍然欠佳,因此亟须专门针对提高小目算法进行 算法的标检测效果的方案目前面临来发展前算法进行参考。算法进行进行研究聚类方法。为了对。为了对小目标检了小目标彻分析,测进行透彻分析,文章首先向并展望待优化方对常用的先验框的目标检测算法进行的方法,了梳理,然后以 YOLO 算法的更迭为基础,从联合训练、多尺度、了小目标特征上下文信息、先验框的设置、标签分类、聚类方法、目标检测网络结构、数据增强等方了小目标最后阐述的方法,了小目标面全面地面全面地论述了提高小目标检测效果的方法,景,以供最后阐述了小目标检测领域目前面临的挑战、待优化方向并展望了小目标检测的未来发展前景,以供参考。

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