导读：与以往将小目的与惯例目的等同周旋或只合心特定使用场景下的目的检测综述分别，本文对小目的检测这一不行或缺且极具挑衅性的探索范围举行了编制且长远的分

导读：与以往将小目的与惯例目的等同周旋或只合心特定使用场景下的目的检测综述分别，本文对小目的检测这一不行或缺且极具挑衅性的探索范围举行了编制且长远的了解与总结。

小目的检测永远往后是策画机视觉中的一个难点和探索热门。正在深度练习的驱动下，小目的 检测已得到了宏大打破，并获胜使用于国防平安、智能交通和工业自愿化等范围。为了进一步鞭策小 目的检测的发达，本文对小目的检测算法举行了扫数的总结，并对已有算法举行了归类、了解和对比。最先，对小目的举行了界说，并概述小目的检测所面对的挑衅。然后，中心阐扬从数据巩固、众标准练习、上下文练习、天生抗拒练习以及无锚机制等方面来晋升小目的检测职能的本事，并了解了这些本事的优缺欠和相合性。之后，扫数先容小目的数据集，并正在极少常用的大家数据集上对已有算法举行了 职能评估。结尾本文对小目的检测技艺的来日发达偏向举行了瞻望。

目的检测是策画机视觉范围中的一个紧要探索偏向，也是其他杂乱视觉职司的根底。 动作图像认识和策画机视觉的基石，目的检测是处置离散、场景认识、目的跟踪、图像描绘和事故检测等更高方针 视觉职司的根底。小目的检测永远往后是目的检测中的一个难点，其旨正在精准检测出图像中可视化特点极少的小目的（32 像素×32 像素以下的目的）。正在实际场景中，因为小目的是的巨额存正在，以是小目 标检测具有平常的使用前景，正在自愿驾驶、聪颖医疗、缺陷检测和航拍图像了解等诸众范围阐发着紧要 效用。

近年来，深度练习技艺的急速发达为小目的检测注入了稀奇血液，使其成为探索热门。然而，相 关于惯例尺寸的目的，小目的经常缺乏充溢的外观音信，以是难以将它们与配景或一致的目的分别开来。正在深度练习的驱动下，只管目的检测算法已得到了宏大打破，然则关于小目的的检测照旧是不尽人意的。正在目的检测大家数据集 MS COCO［1］上，小目的和大目的正在检测职能上存正在明显差异，小目的的检测职能经常惟有大目的的一半。由此可睹，小目的检测照旧是充满挑衅的。别的，可靠场景是错 综杂乱的，经常会存正在光照热烈转折、目的遮挡、目的浩繁相连和目的标准转折等题目，而这些要素对 小目的特点的影响是加倍热烈的，进一步加大了小目的检测的难度。

真相上，小目的检测具有紧要的 探索事理和使用代价。关于机场跑道，道面上会存正在轻微物体，如螺帽、螺钉、垫圈、钉子和保障丝等， 精准地检测出跑道的这些小异物将避免宏大的航空变乱和经济亏损。关于自愿驾驶，从汽车的高离别 率场景照片中切实地检测出大概惹起交通变乱的小物体诟谇常有需要的。关于工业自愿化，同样需求小目的检测来定位资料外表可睹的小缺陷。关于卫星遥感图像，图像中的目的，比如车、船，大概惟有 几十以至几个像素。精准地检测出卫星遥感图像中的轻微目的将有助于政府机构禁止毒品和生齿贩 运，寻找不法渔船并推行禁止不法转运货色的法则。综上所述，小目的检测具有平常的使用代价和紧要的探索事理。

与以往将小目的与惯例目的等同周旋或只合心特定使用场景下的目的检测综述分别，本文对小目的检测这一不行或缺且极具挑衅性的探索范围举行了编制且长远的了解与总结。 本文不单对小目的的界说举行剖析释，也对小目的检测范围存正在的挑衅举行了具体地了解和总结，同时中心阐扬了小目 标检测优化思绪，席卷数据巩固、众标准练习、上下文练习、天生抗拒练习以及无锚机制以及其他优化 战略等。别的，本文还正在常用的小目的数据集上了解比拟了现有算法的检测职能。结尾，对本文实质举行了扼要的总结，并接头了小目的检测来日大概的探索偏向和发达趋向。

分别场景关于小目的的界说各不相像，目前尚未酿成联合的准则。现有的小目的界说式样要紧分为以下两类，即基于相对标准的界说与基于绝对标准的界说。

（1）基于相对标准界说。 即从目的与图像的相比拟例这一角度思索来对小目的举行界说。Chen等［11］提出一个针对小目的的数据集，并对小目的做了如下界说：统一种别中总共目的实例的相对面积，即范围框面积与图像面积之比的中位数正在0.08%~0.58%之间。文中对小目的的界说也给出了更的确的说法，如正在640像素×480像素离别率图像中，16像素×16像素到42像素×42像素的目的应试虑为小目的。除了Chen等对小目的的界说式样以外，较为常睹的再有以下几种：（1）目的范围框的宽高与图像的宽高比例小于肯定值，较为通用的比例值为0.1；（2）目的范围框面积与图像面积的比值开方小于肯定值，较为通用的值为0.03；（3）依据目的实质遮盖像素与图像总像素之间比例来对小目的举行界说。

然则，这些基于相对标准的界说存正在诸众题目，如这种界说式样难以有用评估模子对分别标准目的的检测职能。别的，这种界说式样易受到数据预解决与模子布局的影响。

（2）基于绝对标准界说。 则从目的绝对像素巨细这一角度思索来对小目的举行界说。目前最为通用的界说来自于目的检测范围的通用数据集——MS COCO数据集［1］，将小目的界说为离别率小于32像素×32像素的目的。关于为什么是32像素×32像素，本文从两个偏向举行了研究。一种思绪来自于Torralba等［12］的探索，人类正在图像上关于场景能有用识别需求的彩色图像像素巨细为32像素×32像素，即小于32像素×32像素的目的人类都难以识别。另一种思绪出处于深度练习中卷积神经收集自身的布局，以与MS COCO数据集第一局部同年公布的经典收集布局VGG‑Net［13］为例，从输入图像到全相联层的特点向量原委了5个最大池化层，这导致最终特点向量上的“一点”对应到输入图像上的像素巨细为32像素×32像素。于是，从特点提取的难度分别这一角度思索，可能将32像素×32像素动作分别小目的与惯例目的的一个界定准则。除了MS COCO除外，再有其他基于绝对标准的界说，如正在航空图像数据集DOTA［14］与人脸检测数据集WIDER FACE［15］中都将像素值局限正在［10， 50］之间的目的界说为小目的。老手人识别数据集CityPersons［16］中，针对行人这一具有奇特比例的目的，将小目的界说为了高度小于75像素的目的。基于航空图像的小行人数据集TinyPerson［17］则将小目的界说为像素值局限正在［20， 32］之间的目的，况且近一步将像素值局限正在［2， 20］之间的目的界说为轻微目的。

前文中已扼要阐扬小目的的主流界说，通过这些界说可能挖掘小目的像素占比少，存正在遮盖面积小、包括音信少等根本特质。这些特质正在以往综述或论文中也众有提及，然则少有对小目的检测难点举行了解与总结。接下来本文将试图对酿成小目的检测难度高的出处以及其面对的挑衅举行了解与总结。

无论是从基于绝对标准仍然基于相对标准的界说，小目的相关于大/中标准尺寸目的都存正在离别率低的题目。低离别率的小目的可视化音信少，难以提取到具有鉴识力的特点，而且极易受到境况要素的滋扰，进而导致了检测模子难以精准定位和识别小目的。

小目的因为正在图像中遮盖面积小，以是其范围框的定位相关于大/中标准尺寸目的具有更大的挑衅性。正在预测进程中，预测范围框框偏移一个像素点，对小目的的偏差影响远高于大/中标准目的。别的，现正在基于锚框的检测器仍然霸占绝众人半，正在锻炼进程中，成亲小目的的锚框数目远低于大/中标准目的，如图1所示，这进一步地导致了检测模子更偏重于大/中标准目的的检测，难以检测小目的。图中IoU（Intersection over union）为交并比。

正在目的检测范围中，现罕睹据集众人针对大/中标准尺寸目的，较少合心小目的这一迥殊的类型。MS COCO中固然小目的占对比高，达31.62%，然则每幅图像包括的实例过众，小目的散布并不服均。同时，小目的不易标注，一方面出处于小目的正在图像中不易被人类合心，很难标全；另一方面是小目的关于标注偏差更为敏锐。其它，现有的小目的数据集往往针对特定场景，比如文献［14］针对空中视野下的图像、文献［15］针对人脸、文献［16‑17］针对行人、文献［18］针对交通灯、文献［19］针对曲谱音符，应用这些数据集锻炼的收集不实用于通用的小目的检测。总的来说，大范畴的通用小目的数据集尚处于缺乏状况，现有的算法没有足够的先验音信举行练习，导致了小目的检测职能亏折。

为了定位目的正在图像中的地方，现有的本事众人是预先正在图像的每个地方天生一系列的锚框。正在锻炼的进程中，通过设定固定的阈值来鉴定锚框属于正样本仍然负样本。这种式样导致了模子锻炼进程中分别尺寸目的的正样本不服衡题目。当人工设定的锚框与小目的的可靠范围框差别较大时，小目的的锻炼正样本将远远小于大/中标准目的的正样本，这将导致锻炼的模子加倍合心大/中标准目的的检测，而粗心小目的的检测。奈何处置锚框机制导致的小目的和大/中标准目的样本不服衡题目也是如今面对的一大挑衅。

相关于大/中标准目的，小目的具有更大抵率发生辘集征象。当小目的辘集显露时，辘集区域相邻的小目的通过众次降采样后，反映到深层特点图大将凑集成一个点，导致检测模子无法分别。当同类小目的辘集显露时，预测的范围框还大概会因后解决的非极大值逼迫操作将巨额无误预测的范围框过滤，从而导致漏检环境。其它，辘集区域的小目的之间范围框隔绝过近，还将导致范围框难以回归，模子难以收敛。

正在目的检测范围，现有算法的计划往往更为合心大/中标准目的的检测职能。针对小目的特点的优化计划并不众，加之小目的自己特点所带来的难度，导致现有算法正在小目的检测上集体阐扬不佳。固然无锚框的检测器计划是一个新的发达趋向，然则现有收集仍然是基于锚框的检测器霸占主流，而锚框这一计划刚巧对小目的极不友谊。别的，正在现有收集的锻炼进程中，小目的因为锻炼样本占比少，关于亏损函数的奉献少，从而进一步削弱了收集关于小目的的练习才力。

数据巩固是一种晋升小目的检测职能的最大略和有用的本事，通过分别的数据巩固战略可能扩充锻炼数据集的范畴，丰盛数据集的众样性，从而巩固检测模子的鲁棒性和泛化才力。正在相对早期的探索中，Yaeger等［20］通过应用扭曲变形、回旋和缩放等数据巩固本事明显晋升了手写体识其余精度。之后，数据巩固中又衍生出了弹性变形［21］、随机裁剪［22］安定移［23］等战略。目前，这些数据巩固战略已被平常使用于目的检测中。

近些年来，基于深度练习的卷积神经收集正在解决策画机视觉职司中获取了远大的获胜。深度练习的获胜很大水平上归功于数据集的范畴和质地，大范畴和高质地的数据不妨大幅度晋升模子的泛化才力。数据巩固战略正在目的检测范围有着平常使用，比如Fast R‑CNN［24］、Cascade R‑CNN［25］中应用的程度翻转，YOLO［26］、YOLO9000［27］中应用的安排图像曝光和饱和度，再有常被应用的CutOut［28］、MixUp［29］、CutMix［30］等本事。近来，更是有诸如马赛克巩固（YOLOv4［31］）、连结巩固［32］等改进战略提出，然则这些数据巩固战略要紧是针对惯例目的检测。

聚焦到小目的检测范围，小目的面对着离别率低、可提取特点少、样本数目匮乏及散布不服均等诸众挑衅，数据巩固的紧要性愈发现显。近些年来，显露了极少实用于小目的的数据巩固本事（表 1）。Yu等［17］正在对数据的解决中，提出了标准成亲战略，依据分别目的尺寸举行裁剪，缩小分别巨细目的之间的差异，从而避免惯例缩放操作中小目的音信易丧失的情况。Kisantal等［33］针对小目的遮盖的面积小、显露地方缺乏众样性、检测框与真值框之间的交并比远小于生机的阈值等题目，提出了一种复制巩固的本事，通过正在图像中众次复制粘贴小目的的式样来减少小目的的锻炼样本数，从而晋升了小目的的检测职能。正在Kisantal等的根底上，Chen等［34］正在RRNet中提出了一种自适当重采样战略举行数据巩固，这种战略基于预锻炼的语义离散收集对目的图像举行思索上下文音信的复制，以处置大略复制进程中大概显露的配景不可亲和标准不可亲题目，从而到达较好的数据巩固效率。Chen等［35］则从小目的数目占比小、自己包括音信少等题目动身，正在锻炼进程中对图像举行缩放与拼接，将数据鸠合的大尺寸目的转换为中等尺寸目的，中等尺寸目的转换为小尺寸目的，并正在降低中/小尺寸目的的数目与质地的同时也两全思索了策画本钱。正在针对小目的的特点计划对应的数据巩固战略除外，Zoph等［36］超越了目的特点局部，提出了一种通过自适当练习本事比如加强练习采取最佳的数据巩固战略，正在小目的检测上获取了肯定的职能晋升。

数据巩固这一战略固然正在肯定水平上处置了小目的音信量少、缺乏皮相特点和纹理等题目，有用降低了收集的泛化才力，正在最终检测职能上获取了较好的效率，但同时带来了策画本钱的减少。况且正在实质使用中，往往需求针对目的特点做出优化，计划不妥的数据巩固战略大概会引入新的噪声，损害特点提取的职能，这也给算法的计划带来了挑衅。

小目的与惯例目的比拟可使用的像素较少，难以提取到较好的特点，况且跟着收集层数的减少，小目的的特点音信与地方音信也慢慢丧失，难以被收集检测。这些特点导致小目的同时需求深层语义音信与浅层表征音信，而众标准练习将这两种相联合，是一种晋升小目的检测职能的有用战略。

早期的众标准检测有两个思绪。一种是应用分别巨细的卷积核通过分别的感触野巨细来获取分别标准的音信，但这种本事策画本钱很高，况且感触野的标准局限有限，Simonyan和Zisserman［13］提出应用众个小卷积核替代大卷积核具备远大上风后，应用分别巨细卷积核的本事慢慢被弃用。之后，Yu等［37］提出的空虚卷积和Dai等［38］提出的可变卷积又为这种通过分别感触野巨细获取分别标准音信的本事开辟了新的思绪。另一种来自于图像解决范围的思绪——图像金字塔［39］，通过输入分别标准的图像，对分别标准巨细的目的举行检测，这种本事正在早期的目的检测中有所使用［40‑41］（睹图2（a））。然则，基于图像金字塔锻炼卷积神经收集模子对策画机算力和内存都有极高的哀求。近些年来，图像金字塔正在实质探索使用中较少被应用，仅有文献［42‑43］等本事针对数据集目的标准差别过大等题目而应用。

目的检测中的经典收集如Fast R‑CNN［24］、Faster R‑CNN［44］、SPPNet［45］和R‑FCN［46］等众人只是使用了深度神经收集的结尾层来举行预测。然而，因为空间和细节特点音信的丧失，难以正在深层特点图中检测小目的。正在深度神经收集中，浅层的感触野更小，语义音信弱，上下文音信缺乏，然则可能获取更众空间和细节特点音信。从这一思绪动身，Liu等［47］提出一种众标准目的检测算法SSD（Single shot multibox detector），使用较浅层的特点图来检测较小的目的，而使用较深层的特点图来检测较大的目的，如图2（b）所示。Cai等［48］针对小目的音信少，难以成亲惯例收集的题目，提出联合众标准深度卷积神经收集，通过应用反卷积层来降低特点图的离别率，正在裁汰内存和策画本钱的同时明显晋升了小目的的检测职能。

针对小目的易受境况滋扰题目，Bell等［49］为提出了ION（Inside‑outside network）目的检测本事，通过从分别标准特点图中裁剪出统一感乐趣区域的特点，然后归纳这些众尺特点来预测，以到达晋升检测职能的主意。与ION的思思一致，Kong等［50］提出了一种有用的众标准协调收集，即HyperNet，通过归纳浅层的高离别率特点和深层的语义特点以及中心层特点的音信明显降低了召回率，进而降低了小目的检测的职能（睹图2（c））。这些本事能有用使用分别标准的音信，是晋升小目的特点表达的一种有用措施。然则，分别标准之间存正在巨额反复策画，关于内存和策画本钱的开销较大。

为节流策画资源并获取更好的特点协调效率，Lin等［51］联合简单特点映照、金字塔特点方针和归纳特点的利益，提出了特点金字塔FPN（Feature Pyramid network）。FPN是目前最通行的众标准收集，它引入了一种自底向上、自顶向下的收集布局，通过将相邻层的特点协调以到达特点巩固的主意（睹图2（d））。正在FPN的根底上，Liang等［52］提出了一种深度特点金字塔收集，使器械有横向相联的特点金字塔布局巩固小目的的语义特点，并辅以迥殊计划的锚框和亏损函数锻炼收集。为了降低小目的的检测速率，Cao等［53］提出一种众方针特点协调算法，即特点协调SSD，正在SSD的根底上引入上下文音信，较好地均衡了小目的检测的速率与精度。然则基于SSD的特点金字塔本事需求从收集的分别层中抽取分别标准的特点图举行预测，难以充实协调分别标准的特点。针对这一题目，Li和Zhou［54］提出一种特点协调单次众箱探测器，应用一个轻量级的特点协调模块，干系并协调各层特点到一个较大的标准，然后正在取得的特点图上构制特点金字塔用于检测，正在丧失较少速率的情况下降低了对小目的的检测职能。针对机场视频监控中的小目的识别切实率较低的题目，韩松臣等［55］提出了一种联合众标准特点协调与正在线难例发现的机场道面小目的检测本事，该本事采用ResNet‑101动作特点提取收集，并正在该收集根底上创办了一个带有上采样的“自顶向下”的特点协调模块，以天生语义音信加倍丰盛的高离别率特点图。

近来，众标准特点协调这一本事又有了新的拓展，如Nayan等［56］针对小目的原委众层收集特点音信易丧失这一题目，提出了一种新的及时检测算法，该算法应用上采样和跳跃相联正在锻炼进程中提取分别收集深度的众标准特点，明显降低了小目的检测的检测精度与速率。Liu等［57］为了低落高离别率图像的策画本钱，提出了一种高离别率检测收集，通过应用浅层收集解决高离别率图像和深层收集解决低离别率图像，正在保存小目的尽大概众的地方音信同时提取了更众的语义音信，正在低落策画本钱的情况下晋升了小目的的检测职能。Deng等［58］挖掘固然众标准协调可能有用晋升小目的检测职能，然则分别标准的特点耦合照旧会影响职能，于是提出了一种扩展特点金字塔收集，应用特殊的高离别率金字塔级特意用于小目的检测。

总体来说，众标准特点协调同时思索了浅层的表征音信和深层的语义音信，有利于小目的的特点提取，不妨有用地晋升小目的检测职能。然而，现有众标准练习本事正在降低检测职能的同时也减少了特殊的策画量，而且正在特点协调进程中难以避免滋扰噪声的影响，这些题目导致了基于众标准练习的小目的检测职能难以取得进一步晋升。

正在可靠全国中，“目的与场景”和“目的与目的”之间经常存正在一种共存干系，通过使用这种干系将有助于晋升小目的的检测职能。正在深度练习之前，已有探索［59］表明通过对上下文举行妥善的筑模可能晋升目的检测职能，更加是关于小目的这种外观特点不明白的目的。跟着深度神经收集的平常使用，极少探索也试图将目的方圆的上下文集成到深度神经收集中，并得到了肯定的成果。以下将从基于隐式上下文特点练习和基于显式上下文推理的目的检测两个方面临国表里探索近况及发达动态举行扼要综述。

（1）基于隐式上下文特点练习的目的检测。 隐式上下文特点是指目的区域方圆的配景特点或者全部的场景特点。真相上，卷积神经收集中的卷积操作正在肯定水平上依然思索了目的区域方圆的隐式上下文特点。为了使用目的方圆的上下文特点，Li等［60］提出一种基于众标准上下文特点巩固的目的检测本事，该本事最先正在图像中天生一系列的目的候选区域，然后正在目的方圆天生分别标准的上下文窗口，结尾使用这些窗口中的特点来巩固目的的特点显露（睹图3（a））。随后，Zeng等［61］提出一种门控双向卷积神经收集，该收集同样正在目的候选区域的根底上天生包括分别标准上下文的维持区域，分别之处正在于该收集让分别标准和离别率的音信正在天生的维持区域之间互相转达，从而归纳练习到最优的特点。为了更好地检测杂乱境况下的轻微人脸，Tang等［62］提出一种基于上下文的单阶段人脸检测本事，该本事计划了一种新的上下文锚框，正在提取人脸特点的同时思索了其方圆的上下文音信，比如头部音信和身体音信。郑晨斌等［63］提出一种加强上下文模子收集，该收集使用双空虚卷积布局来节流参数目的同时，通过伸张有用感触野来加强浅层上下文音信，并正在较少捣蛋原始目的检测收集的根底上灵便效用于收集中浅预测层。然而，这些本事众人依赖于上下文窗口的计划或受限于感触野的巨细，大概会导致紧要上下文音信的丧失。

为了加倍充实地使用上下文音信，极少本事实验将全部的上下文音信融入到目的检测模子中（睹 图3（b））。关于早期的目的检测算法，一种常用的集玉成部上下文本事是通过组成场景元素的统计汇总，比如Gist［64］。Torralba等［65］提出通过策画全部场景的初级特点和目的的特点描绘符的统计联系性来对视觉上下文筑模。随后，Felzenszwalb等［66］提出一种基于羼杂众标准可变形部件模子的目的检测本事。该本事通过引入上下文来对检测结果举行二次评分，从而进一步晋升检测结果的牢靠性。关于目前的基于深度练习的目的检测算法，要紧通过较大的感触野、卷积特点的全部池化或把全部上下文看作一种序列音信3种式样来感知全部上下文。Bell等［49］提出基于轮回神经收集的上下文转达本事，该本事使用轮回神经收集从4个偏向对全豹图像中的上下文音信举行编码，并将取得的4个特点图举行串联，从而告终对全部上下文的感知。然而，该本事使模子变得杂乱，而且模子的锻炼首要依赖于初始化参数的扶植。Ouyang等［67］通过练习图像的分类得分，并将该得分动作填补的上下文特点来晋升目的检测职能。为了晋升候选区域的特点显露，Chen等［68］提出一种上下文微调收集，该收集最先通过策画一致度找到与目的区域联系的上下文区域，然后使用这些上下文区域的特点来巩固目的区域特点。随后，Barnea等［69］将上下文的使用视为一个优化题目，接头了上下文或其他类型的附加音信可能将检测分数降低到什么水平，并解释大略的共现性干系是最有用的上下文音信。别的，Chen等［70］提出一种方针上下文嵌入框架，该框架可能动作一个即插即用的组件，通过发现上下文线索来巩固候选区域的特点表达，从而晋升最终的检测职能。近来，张瑞琰等［71］提出了面向光学遥感目的的全部上下文检测模子，该模子通过全部上下文特点与目的核心点局限特点相联合的式样天生高离别率热门图，并使用全部特点告终目的的预分类。别的，极少本事通过语义离散来使用全部上下文音信。He等［72］提出一种联合的实例离散框架，使用像素级的监视来优化检测器，并通过众职司的式样协同优化目的检测和实例离散模子。只管通过语义离散可能明显降低检测职能，然则像素级的标注诟谇常腾贵的。鉴于此，Zhao等［73］提出一种天生伪离散标签的本事，通过使用伪离散标签来于优化检测器，并得到了不错的效率。进一步地，Zhang等［74］提出一种无监视的离散本事，正在无像素级的标注下通过协同优化目的检测和离散来巩固用于目的检测的特点图。目前，基于全部上下文的本事正在目的检测上依然得到了较大的进步，但奈何从全部场景中找到有利于晋升小目的检测职能的上下文音信照旧是如今的探索难点。

（2）基于显式上下文推理的目的检测。 显示上下文推理是指使用场景中鲜明的上下文音信来辅助推测目的的地方或种别，比如使用场景中天空区域与目的的上下文干系来推测目的的种别。上下文干系经常指场景中目的与场景或者目的与目的之间的管理和依赖干系（睹图3（c））。为了使用上下文干系，Chen等［75］提出一种自适当上下文筑模和迭代晋升的本事，通过将一个职司的输出动作另一个职司的上下文来晋升目的分类和检测职能。尔后，Gupta等［76］提出一种基于空间上下文的目的检测本事。该本事不妨切实地捉拿到上下文和感乐趣目的之间的空间干系，而且有用地使用了上下文区域的外观特点。进一步地，Liu等［77］提出一种布局推理收集，通过充实思索场景上下文和目的之间的干系来晋升目的的检测职能。为了使用先验学问，Xu等［78］正在Faster R‑CNN［44］的根底上提出了一种Reasoning‑RCNN，通过修筑学问图谱来编码上下文干系，并使用先验的上下文干系来影响目的检测。Chen等［79］提出了一种空间回忆收集，空间回忆骨子上是将目的实例从新组合成一个伪图像显露，并将伪图像显露输入到卷积神经收集中举行目的干系推理，从而酿成一种次第推理体例布局。正在提防力机制的根底上，Hu等［80］提出一种轻量级目的干系收集，通过引入分别物体之间的外观和几何布局干系来做管理，告终物体之间的干系筑模。该收集无需特殊的监视，而且易于嵌入到现有的收集中，可能有用地过滤冗余框，从而晋升目的的检测职能。

近年来，基于上下文练习的本事取得了进一步发达。Lim等［81］提出一种使用上下文相联众标准特点的本事，该本事中应用收集分别深度层级中的附加特点动作上下文，辅以提防力机制聚焦于图像中的目的，充实使用了目的的上下文音信，进而晋升了实质场景中的小目的检测精度。针对室内小标准人群检测面对的目的特点与配景特点重叠且范围难以分别的题目，Shen等［82］提出了一种室内人群检测收集框架，应用一种特点凑集模块（Feature aggregation module， FAM）通过协调和剖释的操作来凑集上下文特点音信，为小标准人群检测供应更众细节音信，进而明显晋升了关于室内小标准人群的检测职能。Fu等［83］提出了一种簇新的上下文推理本事，该本事对目的之间的固有语义和空间组织干系举行筑模和推测，正在提取小目的语义特点的同时尽大概保存其空间音信，有用处置了小目的的误检与漏检题目。为了晋升目的的分类结果，Pato等［84］提出一种基于上下文的检测结果重打分本事，该本事通过轮回神经收集和自提防力机制来转达候选区域之间的音信并天生上下文显露，然后使用取得的上下文来对检测结果举行二次评估。

基于上下文练习的本事充实使用了图像中与目的联系的音信，不妨有用晋升小目的检测的职能。然则，已有本事没有思索参加景中的上下文音信大概匮乏的题目，同时没有针对性地使用场景中易于检测的结果来辅助小目的的检测。鉴于此，来日的探索偏向可能从以下两个角度动身思索：（1）修筑基于种别语义池的上下文回忆模子，通过使用史册回忆的上下文来缓解如今图像中上下文音信匮乏的题目；（2）基于图推理的小目的检测，通过图模子和目的检测模子的联合来针对性地晋升小目的的检测职能。

天生抗拒练习的本事旨正在通过将低离别率小目的的特点映照成与高离别率目的等价的特点，从而到达与尺寸较大目的一致的检测职能。前文所提到的数据巩固、特点协调和上下文练习等本事固然可能有用地晋升小目的检测职能，然则这些本事带来的职能增益往往受限于策画本钱。针对小目的离别率低题目，Haris等［85］提出一种端到端的协同锻炼超离别率和检测模子的本事，该本事肯定水平上晋升了低离别率目的的检测职能。然则，这种本事关于锻炼数据集哀求较高，而且对小目的检测职能的晋升亏折。

目前，一种有用的本事是通过联合天生抗拒收集（Generative adversarial network， GAN）［86］来降低小目的的离别率，缩小小目的与大/中标准目的之间的特点差别，巩固小目的的特点表达，进而降低小目的检测的职能。正在Radford等［87］提出了DCGAN（Deep convolutional GAN）后，策画视觉的诸众职司滥觞使用天生抗拒模子来处置的确职司中面对的题目。针对锻炼样本亏折的题目，Sixt等［88］提出了RenderGAN，该收集通过抗拒练习来天生更众的图像，从而到达数据巩固的主意。为了巩固检测模子的鲁棒性，Wang等［89］通过自愿天生包括遮挡和变形特点的样本，以此降低对疾苦目的的检测职能。随后，Li等［90］提出了一种特意针对小目的检测的感知GAN本事，该本事通过天生器和鉴识器互相抗拒的式样来练习小目的的高离别率特点显露。正在感知GAN中，天生器将小目的表征转换为与可靠大目的足够一致的超离别表征。同时，判别器与天生器抗拒以识别天生的表征，并对天生器施加要求哀求。该本事通过天生器和鉴识器互相抗拒的式样来练习小目的的高离别率特点显露。这项做事将小目的的表征晋升为“超离别”表征，告终了与大目的一致的特点，获取了更好的小目的检测职能。

近年来，基于GAN对小目的举行超离别率重筑的探索有所发达，Bai等［91］提出了一种针对小目的的众职司天生抗拒收集（Multi‑task generative adversarial network， MTGAN）。正在MTGAN中，天生器是一个超离别率收集，可能将小含混图像上采样到工致图像中，并光复具体音信以便更切实地检测。判别器是众职司收集，分别可靠图像与超离别率图像并输出种别得分和范围框回归偏移量。别的，为了使天生器光复更众细节以便于检测，判别器中的分类和回归亏损正在锻炼时期反向撒播到天生器中。MTGAN因为不妨从含混的小目的中光复了解的超离别目的，以是大幅度晋升了小目的的检测职能。进一步地，针对现有的用于小目的检测的超离别率模子存正在缺乏直接的监视题目，Noh等［92］提出一种新的特点级其余超离别率本事，该本事通过空虚卷积的式样使天生的高离别率目的特点与特点提取器天生的低离别率特点连结相像的感触野巨细，从而避免了因感触野不可亲而天生舛错超分特点的题目。别的，Deng等［58］计划了一种扩展特点金字塔收集，该收集通过计划的特点纹理模块天生超高离别率的金字塔层，从而丰盛了小目的的特点音信。

基于天生抗拒模子的目的检测算法通过巩固小目的的特点音信，可能明显晋升检测职能。同时，使用天生抗拒模子来超分小目的这一步调无需任何迥殊的布局计划，不妨轻松地将已有的天生抗拒模子和检测模子相联合。然则，目前仍然面对两个无法避免的题目：（1）天生抗拒收集难以锻炼，不易正在天生器和鉴识器之间得到好的均衡；（2）天生器正在锻炼进程中发生样本的众样性有限，锻炼到肯定水平后关于职能的晋升有限。

锚框机制正在目的检测中饰演着紧要的脚色。很众前辈的目的检测本事都是基于锚框机制而计划的，然则锚框这一计划关于小目的的检测极不友谊。现有的锚框计划难以获取均衡小目的召回率与策画本钱之间的抵触，况且这种式样导致了小目的的正样本与大目的的正样本极端不服衡，使得模子加倍合心于大目的的检测职能，从而轻视了小目的的检测。绝顶环境下，计划的锚框假若远弘远于小目的，那么小目的将会显露无正样本的环境。小目的正样本的缺失，将使得算法只可练习到实用于较大目的的检测模子。别的，锚框的应用引入了巨额的超参，好比锚框的数目、宽高比和巨细等，使得收集难以锻炼，不易晋升小目的的检测职能。近些年无锚机制的本事成为了探索热门，并正在小目的检测上得到了较好效率。

一种脱离锚框机制的思绪是将目的检测职司转换为症结点的预计，即基于症结点的目的检测本事。基于症结点的目的检测本事要紧包括两个大类：基于角点的检测和基于核心的检测。基于角点的检测器通过对从卷积特点图中练习到的角点分组来预测目的范围框。DeNet［93］将目的检测界说为预计目的4个角点的概率散布，席卷左上角、右上角、左下角和右下角（睹图4（a））。最先使用标注数据来锻炼卷积神经收集，然后使用该收集来预测角点散布。之后，使用角点散布和俭朴贝叶斯分类器来确定每个角点对应的候选区域是否包括目的。正在DeNet之后，Wang等［94］提出了一种新的应用角点和核心点之间的相联来显露目的的本事，定名为PLN（Point linking network）。PLN最先回归与DeNet一致的4个角点和目的的核心点，同时通过全卷积收集预测症结点两两之间是否相连，然后将角点及其相连的核心点组合起来天生目的范围框。PLN关于浩繁目的和具有绝顶宽高比率目的阐扬优秀。然则，当角点方圆没有目的像素时，PLN因为感触野的局部将很难检测到角点。继PLN之后，Law等［95］提出了一种新的基于角点的检测算法，定名为CornerNet。CornerNet将目的检测题目转换为角点检测题目，最先预测总共目的的左上和右下的角点，然后将这些角点举行两两成亲，结尾使用配对的角点天生目的的范围框。CornetNet的校正版本——CornerNet‑Lite［96］，从裁汰解决的像素数目和裁汰正在每个像素进取行的策画数目两个角度动身举行校正，有用处置了目的检测中的两个症结用例：正在不丧失精度的环境下降低功用以及及时功用的切实性。与基于锚框的检测器比拟，CornerNet系列具有更简短的检测框架，正在降低检测功用的同时获取了更高的检测精度。然则，该系列照旧会由于舛错的角点成亲预测出巨额不无误的目的范围框。

为了进一步降低目的检测职能，Duan等［97］提出了一种基于核心预测的目的检测框架，称为CenterNet（睹图4（b））。CenterNet最先预左上角和右下角的角点以及核心症结点，然后通过角点成亲确定范围框，结尾使用预测的核心点驱除角点不可亲惹起的不无误的范围框。与CenterNet犹如，Zhou等［98］通过对极值点和核心点举行成亲，提出了一种自下而上的目的检测收集，称为ExtremeNet。ExtremeNet最先应用一个准则的症结点预计收集来预测最上面、最下面、最左边、最右边的4个极值点和核心点，然后正在5个点几何对齐的环境下对它们举行分组以天生范围框。然则ExtremeNet和CornerNet等基于症结点的检测收集都需求原委一个症结点分组阶段，这低落了算法全部的速率。针对这一题目，Zhou等［99］将目的筑模为其一个单点，即范围框核心点，无需对修筑点举行分组或其他后解决操作。然后正在探测器应用症结点预计来查找核心点，并回归到总共其他对象属性，如巨细、地方等。这一本事很好地均衡了检测的精度与速率。

近年来，基于症结点的目的检测本事又有了新的扩展。Yang等［100］提出了一种名为代表点（RepPoints）的检测本事，供应了更细粒度的显露式样，使得目的可能被更工致地界定。同时，这种本事不妨自愿练习目的的空间音信和局限语义特点，肯定水平上晋升了小目的检测的精度（睹图4（c））。更进一步地，Kong等［101］受到人眼的主题凹（视网膜主题区域，鸠合了绝众人半的视锥细胞，掌握眼光的高清成像）动员，提出了一种直接预测目的存正在的大概性和范围框坐标的本事，该本事最先预测目的存正在的大概性，并天生种别敏锐语义图，然后为每一个大概包括目的的地方天生未知种别的范围框。因为脱离了锚框的局部，FoveaBox关于小目的等具有自便横纵比的目的具备优秀的鲁棒性和泛化才力，并正在检测精度上也取得了较大晋升。与FoveaBox一致，Tian等［102］应用语义离散的思思来处置目的检测题目，提出了一种基于全卷积的单级目的检测器FCOS（Fully convolutional one‑stage），避免了基于锚框机制的本事中超参过众、难以锻炼的题目（睹图4（d））。别的，试验解释将两阶段检测器的第一阶段职司换成FCOS来告终，也能有用晋升检测职能。尔后，Zhu等［103］将无锚机制用于校正特点金字塔中的特点分拨题目，依据目的语义音信而不是锚框来为目的采取相应特点，同时降低了小目的检测的精度与速率。Zhang等［104］则从基于锚框机制与无锚机制的性质区别动身，即锻炼进程中关于正负样本的界说分别，提出了一种自适当锻炼样本采取战略，依据对象的统计特点自愿采取正反样本。针对杂乱的场景下小型船舶难以检测的题目，Fu等［105］提出了一种新的检测本事——特点均衡与细化收集，采用直接练习编码范围框的大凡无锚战略，驱除锚框关于检测职能的负面影响，并应用基于语义音信的提防力机制均衡分别方针的众个特点，到达了最前辈的职能。为了更有用地解决无锚框架下的众标准检测，Yang等［106］提出了一种基于奇特提防力机制的特点金字塔收集，该收集不妨依据分别巨细目的的特点天生特点金字塔，进而更好地解决众标准目的检测题目，明显晋升了小目的的检测职能。

正在小目的检测这一范围，除了前文所总结的几个大类外，再有诸众突出的本事。针对小目的锻炼样本少的题目，Kisantal等［33］提出了一种过采样战略，通过减少小目的关于亏损函数的奉献，以此晋升小目的检测的职能。除了减少小目的样本权重这一思绪除外，另一种思绪则是通过减少专用于小目的的锚框数目来降低检测职能。Zhang等［107］提出了一种辘集锚框战略，通过正在一个感触野核心计划众个锚框来晋升小目的的召回率。与辘集锚框战略左近，Zhang等［108］计划了一种基于有用感触野和等比例区间界定锚框标准的本事，并提出一种标准积累锚框成亲战略来降低小人脸目的的召回率。减少锚框数目关于晋升小目的检测精度异常有用，同时也特殊减少了远大的策画本钱。Eggert等［109］从锚框标准的优化这一角度入手，通过推导小目的尺寸之间的干系，为小目的采取适应的锚框标准，正在牌号检测上获取了较好的检测效率。之后，Wang等［110］提出了一种基于语义特点的辅导锚定战略，通过同时预测目的核心大概存正在的地方及目的的的标准和纵横比，降低了小目的检测的职能。别的，这种战略可能集成到任何基于锚框的本事中。然则，这些校正没有骨子性地均衡检测精度与策画本钱之间的抵触。

近些年来，跟着策画资源的减少，越来越众的收集应用级联思思来均衡目的漏检率与误检率。级联这一思思出处已久［111］，并正在目的检测范围取得了平常的使用。它采用了从粗到细的检测理念：用大略的策画过滤掉众人半大略的配景窗口，然后用杂乱的窗口来解决那些更疾苦的窗口。跟着深度练习期间的到来，Cai等［25］提出了经典收集Cascade R‑CNN，通过级联几个基于分别IoU阈值的检测收集到达继续优化预测结果的主意。之后，Li等［112］正在Cascade R‑CNN的根底进取行了扩展，进一步晋升了小目的检测职能。受到级联这一思思的动员，Liu等［113］提出了一种渐近定位战略，通过继续减少IoU阈值来晋升行人检测的检测精度。其它，文献［114‑116］映现了级联收集正在疾苦目的检测上的使用，也肯定水平上晋升了小目的的检测职能。

其它一种思绪则是分阶段检测，通过分别层级之间的配合均衡漏检与误检之间的抵触。Chen等［117］提出一种双重探测器，此中第一标准探测器最大限定地检测小目的，第二标准探测器则检测第一标准探测器无法识其余物体。进一步地，Drenkow等［118］计划了一种加倍高效的目的检测本事，该本事最先正在低离别率下反省全豹场景，然后应用前一阶段天生的明显性舆图指引后续高离别率下的目的检测。这种式样很好地量度了检测精度和检测速率。别的，文献［119‑121］针对空中视野图像中的疾苦目的识别举行了前后景的离散，分别出紧要区域与非紧要区域，正在降低检测职能的同时也裁汰了策画本钱。

优化亏损函数也是一种晋升小目的检测职能的有用本事。Redmon等［26］挖掘，正在收集的锻炼进程中，小目的更容易受到随机偏差的影响。随后，他们针对这一题目举行了校正［27］，提出一种凭据目的尺寸设定分别权重的亏损函数，告终了小目的检测职能的晋升。Lin等［122］则针对种别不服衡题目，正在RetinaNet中提出了焦距亏损，有用处置了锻炼进程中存正在的前景‑配景类不均衡题目。进一步地，Zhang等［123］将级联思思与焦距亏损相联合，提出了Cascade RetinaNet，进一步降低了小目的检测的精度。针对小目的容易显露的前景与配景不服衡题目，Deng等［58］则提出了一种思索前景‑配景之间均衡的亏损函数，通过全部重筑亏损和正样本块亏损降低前景与配景的特点质地，进而晋升了小目的检测的职能。

为了量度思索小目的的检测精度和速率，Sun等［124］提出了一种众回收域和小目的聚焦弱监视离散收集，通过应用众个吸收域块来合属目标及其相邻配景，并凭据分别空间地方扶植权重，以到达巩固特点可辨识性的主意。别的，Yoo等［125］将众目的检测职司从新表述为范围框的密度预计题目，提出了一种羼杂密度目的检测器，通过题目的转换避免了真值框与预测框成亲以及动员式锚框计划等繁琐进程，也肯定水平上处置了前景与配景不均衡的题目。

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