常见小目标检测算法优化
小目标检测（Small Object Detection）一直是目标检测中的一个挑战问题，原因包括目标尺寸小、特征弱、容易被背景淹没等。为提升对小目标的检测性能，AI社区在数据增强、特征提取、分辨率设计、注意力机制、损失函数、后处理等方面提出了多种策略和改进网络算法。
🔍 一、核心难点
分辨率低：目标在图像中像素数目小，易被下采样丢失。
语义信息弱：深层语义难以传导到小目标。
上下文信息少：难以建模目标间关联或背景关系。
尺度变化大：小目标可能与大目标共存。
🧠 二、提升小目标检测的策略（通用设计思想）
| 策略方向 | 方法或技术说明 |
|---|---|
| 🔧 数据增强 | 超分辨率合成、CutMix、Mosaic、Copy-Paste 生成小目标、仿真数据 |
| 📏 输入分辨率 | 提高输入图像尺寸，如 640x640 → 1280x1280 |
| 🧱 特征提取优化 | 更密集特征、更少下采样（少用stride=32层）、浅层特征利用 |
| 🕸️ 特征融合结构 | FPN / PAN / BiFPN / NAS-FPN，增强多尺度融合 |
| 🎯 Anchor机制改进 | 使用更小anchor或anchor-free结构（如FCOS、YOLOv8） |
| 👁️🗨️ 上下文建模 | 扩大感受野或融合局部+全局上下文（如GCNet、ASPP） |
| 🧠 注意力机制 | SE、CBAM、Transformer、Dynamic Head 提升小物体注意 |
| 📦 检测头改进 | 多检测头输出不同尺度结果或自适应感受野（如YOLOv5-SAM） |
| 🎯 损失函数优化 | GIoU / CIoU / Varifocal Loss 适配小目标定位与分类权重 |
| 📉 后处理优化 | 针对小目标调节NMS阈值、保留更多候选框 |
🔬 三、代表网络算法（按时间与结构分层）
1. 经典结构优化
| 网络 | 小目标优化点 |
|---|---|
| Faster R-CNN | RoI Align替代RoI Pooling、使用小anchor（如16x16） |
| YOLOv3/v4 | 增加特征层（如13x13, 26x26, 52x52）、Darknet改进 |
| RetinaNet | FPN增强小目标层 + Focal Loss聚焦难样本（常用于小目标） |
2. 主流结构强化小目标
| 网络 | 关键小目标增强策略 |
|---|---|
| YOLOv5 | PAN结构提升细节融合、Mosaic增强多尺度目标、更多小尺寸Anchor |
| YOLOv6/7/8 | 使用RepConv、EfficientRep 等轻量模块，支持anchor-free检测，适配多分辨率小目标 |
| PP-YOLOE | 多特征融合增强模块（Co-Head、ESE注意力）提升小目标 recall |
| DETR系列 | 原始DETR对小目标效果差，Deformable-DETR通过可变采样点增强小目标建模能力 |
| Sparse R-CNN | 动态 proposal 生成头部更好适配目标尺度 |
| YOLOv5-Nano/PP-YOLO-Tiny | 在边缘侧也支持小目标，通过特征层保持浅层高分辨率特征输出 |
3. 专门为小目标设计的网络
| 网络名称 | 简介 |
|---|---|
| TinyDet | 华为MindSpore团队设计，专门为小目标优化，强调浅层语义保留 |
| M2Det | 多层特征融合模块，强调多个感受野组合 |
| SOD-MTGAN | 基于多任务GAN框架生成+检测联合提升小目标识别 |
| ASFF（Adaptive Spatial Feature Fusion） | 动态融合不同尺度的空间特征，精细保留小目标 |
🧪 四、工程实用技巧建议
图像放大 + 增强：显著提升召回率，特别适用于遥感、安防等场景。
多阶段检测器（cascade）：第一次检测粗框，第二阶段专注微调小目标。
训练策略：采用
多尺度训练、类别不均衡重采样、更低IoU阈值正负样本判定等。后处理：适当调低 NMS 阈值，允许更多小框保留。
✅ 五、总结一句话
提升小目标检测的核心在于：保持浅层高分辨率特征、增强上下文信息、优化多尺度融合与注意机制，同时配合数据增强和专门的损失设计。