目标检测——深度学习下的小目标检测（检测难的原因和Tricks）

　　（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。

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　　（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。