目标检测-小目标检测技巧

目前阶段，目标检测对小目标的检测效果还不尽如人意，例如yolov5经过FPN后有三种输出尺寸，19*19， 38*38， 76*76，最大的76*76负责检测小目标,而对应到608*608上，每格特征图的感受野是608/76=8*8大,图中小目标小于8*8大小就容易检测不到；针对这种情况，可用以下方法提高对小目标的检出；

1、目前的检测网络都包含FPN结构，可在FPN中增加一种尺度，例如，152*152,其检测小目标的结果会更好；

2、若是大分辨率图像小目标检测，例如，原图为7680*2160的图像，可将其进行切割，分为多张小图进行推理，为了防止一些目标正好被分割截断，所以两个小图之间设置overlap重叠区域；每个小图检测完成后，再将所有的框放到大图上，对大图整体做一次nms操作，将重叠区域的很多重复框去除。

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