目标检测算法——收藏|小目标检测难点分析（二）

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一、可利用特征少

二、 定位精度要求高

三、现有数据集中小目标占比少

四、样本不均衡问题

五、小目标聚集问题

六、网络结构问题

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本期小海带主要对造成小目标检测难度高的原因以及其面临的挑战进行分析与总结，有需要的小伙伴赶快点赞+收藏起来喔！！！

一、可利用特征少

无论是从基于绝对尺度还是基于相对尺度的定义，小目标相对于大/中尺度尺寸目标都存在分辨率低的问题。低分辨率的小目标可视化信息少，难以提取到具有鉴别力的特征，并且极易受到环境因素的干扰，进而导致了检测模型难以精准定位和识别小目标。

二、 定位精度要求高

小目标由于在图像中覆盖面积小，因此其边界框的定位相对于大/中尺度尺寸目标具有更大的挑战性。在预测过程中，预测边界框框偏移一个像素点，对小目标的误差影响远高于大/中尺度目标。此外，现在基于锚框的检测器依旧占据绝大多数，在训练过程中，匹配小目标的锚框数量远低于大/中尺度目标，这进一步地导致了检测模型更侧重于大/中尺度目标的检测，难以检测小目标。

三、现有数据集中小目标占比少

在目标检测领域中，现有数据集大多针对大/中尺度尺寸目标，较少关注小目标这一特别的类型。MS COCO中虽然小目标占比较高，达31.62%，但是每幅图像包含的实例过多，小目标分布并不均匀。同时，小目标不易标注，一方面来源于小目标在图像中不易被人类关注，很难标全；另一方面是小目标对于标注误差更为敏感。另外，现有的小目标数据集往往针对特定场景，例如文献［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］针对乐谱音符，使用这些数据集训练的网络不适用于通用的小目标检测。总的来说，大规模的通用小目标数据集尚处于缺乏状态，现有的算法没有足够的先验信息进行学习，导致了小目标检测性能不足。

四、样本不均衡问题

为了定位目标在图像中的位置，现有的方法大多是预先在图像的每个位置生成一系列的锚框。在训练的过程中，通过设定固定的阈值来判断锚框属于正样本还是负样本。这种方式导致了模型训练过程中不同尺寸目标的正样本不均衡问题。当人工设定的锚框与小目标的真实边界框差异较大时，小目标的训练正样本将远远小于大/中尺度目标的正样本，这将导致训练的模型更加关注大/中尺度目标的检测，而忽略小目标的检测。如何解决锚框机制导致的小目标和大/中尺度目标样本不均衡问题也是当前面临的一大挑战。

五、小目标聚集问题

相对于大/中尺度目标，小目标具有更大概率产生聚集现象。当小目标聚集出现时，聚集区域相邻的小目标通过多次降采样后，反应到深层特征图上将聚合成一个点，导致检测模型无法区分。当同类小目标密集出现时，预测的边界框还可能会因后处理的非极大值抑制操作将大量正确预测的边界框过滤，从而导致漏检情况。另外，聚集区域的小目标之间边界框距离过近，还将导致边界框难以回归，模型难以收敛。

六、网络结构问题

在目标检测领域，现有算法的设计往往更为关注大/中尺度目标的检测性能。针对小目标特性的优化设计并不多，加之小目标自身特性所带来的难度，导致现有算法在小目标检测上普遍表现不佳。虽然无锚框的检测器设计是一个新的发展趋势，但是现有网络依旧是基于锚框的检测器占据主流，而锚框这一设计恰恰对小目标极不友好。此外，在现有网络的训练过程中，小目标由于训练样本占比少，对于损失函数的贡献少，从而进一步减弱了网络对于小目标的学习能力。

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