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(1)小目标在原图中尺寸比较小,通用目标检测模型中,一般的基础骨干神经网络(VGG系列和Resnet系列)都有几次下采样处理,导致小目标在特征图的尺寸基本上只有个位数的像素大小,导致设计的目标检测分类器对小目标的分类效果差。
(2)小目标在原图中尺寸比较小,通用目标检测模型中,一般的基础骨干神经网络(VGG系列和Resnet系列)都有几次下采样处理,如果分类和回归操作在经过几层下采样处理的 特征层进行,小目标特征的感受野映射回原图将可能大于小目标在原图的尺寸,造成检测效果差。
(1)小目标在原图中的数量较少,检测器提取的特征较少,导致小目标的检测效果差。
(2)神经网络在学习中被大目标主导,小目标在整个学习过程被忽视,导致导致小目标的检测效果差。
目标检测——深度学习下的小目标检测(检测难的原因和Tricks)
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