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摘要
目标检测是计算机视觉中的主要研究方向和基础任务之一,它已被广泛应用于
智慧安防、自动驾驶、医疗检测、卫星遥感、国防军事及航天等领域。随着深度学习
技术的持续进步和不断创新,目标检测的性能得到了显著提升,但对图像中的微小目
标进行有效检测,一直是计算机视觉领域中极具挑战性的难题,主要原因在于小目标
本身尺寸小,包含的像素极少,经神经网络的卷积、池化和下采样等基本操作后能提
取的目标特征信息更少。现有的目标检测算法容易导致小目标漏检或误检。为了提升
微小目标检测性能,本文基于单阶段网络的微小目标检
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