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小样本条件下利用YOLOv7进行小目标检测的方法研究

目录

小样本条件下利用YOLOv7进行小目标检测的方法研究（1）．．．．．．．．4

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1小样本条件及挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2小目标检测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3YOLOv7的选用原因及优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

二、文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1小样本学习方法研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2小目标检测算法研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3YOLO系列算法发展及特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

三、小样本条件下的小目标检测难点分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1数据集规模与质量的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2目标尺寸对检测性能的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.3检测算法适应性调整与优化需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

四、基于YOLOv7的小样本小目标检测方法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.1数据预处理与增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.2网络结构分析与改进策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.3损失函数选择与优化方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.4后处理与结果评估方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

五、实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.1实验环境与数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.2实验设计与实施过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.3实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.4错误分析与改进方向探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

六、YOLOv7在小样本条件下的优化策略探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

6.1数据集扩充与迁移学习应用探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

6.2模型压缩与加速技术研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.3算法融合与多特征提取技术探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

7.2研究的局限性与不足之处分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

7.3未来研究方向与应用前景展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

小样本条件下利用YOLOv7进行小目标检测的方法研究（2）．．．．．．．29

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

1.2小样本学习与小目标检测概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

1.3YOLOv7算法简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

小样本学习理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.1小样本学习基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

2.2小样本学习方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

2.3小样本学习在目标检测