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文档简介

小目标检测算法研究的中期报告一、研究背景目标检测是计算机视觉中的核心问题之一，通俗地说就是让计算机识别并定位图像中的物体。而小目标检测是目标检测中的一个特殊领域，由于小目标造成的低分辨率和含噪声的图像，以及目标的形态复杂多变，使得小目标检测具有很大的难度。目前，针对小目标检测的研究在学术界和工业界都有很高的热度。二、研究任务本次研究的任务是探索适用于小目标检测的目标检测算法，旨在提高小目标检测的准确性和效率。三、研究方法本研究采用的方法是基于深度学习的目标检测算法，包括了两种不同的算法：一种是基于单阶段检测算法YOLOv3，另一种是基于双阶段检测算法FasterR-CNN。对于YOLOv3算法，我们使用了Darknet框架进行实验。首先对数据进行预处理，包括数据增强和标签制作。然后建立模型，在训练数据集上进行训练。最后在测试集上进行测试，评估模型的性能。对于FasterR-CNN算法，我们选择了FasterR-CNNwithFPN模型，并使用了PyTorch实现。同样进行了数据预处理、模型训练和测试等步骤，并针对小目标检测做了一定的调整。四、研究进展1.数据集的准备我们选取了PASCALVOC2012数据集中的person、bird、bottle、cat、chair、cow、diningtable、dog、horse、motorbike、pottedplant、sheep和sofa这13个类别进行实验，其中person类别为主要实验对象。对数据集进行裁剪，获得含有小目标的子数据集。2.数据处理对子数据集进行了数据增强，包括图像缩放、图像翻转、随机旋转等。3.模型训练及测试基于YOLOv3算法和FasterR-CNN算法分别进行了模型训练和测试。其中，YOLOv3模型的训练集和测试集的精度分别为0.85和0.81，FasterR-CNN模型的训练集和测试集的精度分别为0.87和0.83。4.模型优化在实验过程中，我们发现模型在小目标检测的准确率有所下降。主要原因是小目标特征不明显，导致模型难以辨别。因此，我们进行了以下优化：（1）加入Attention机制我们采用SENet和CBAM中的Attention机制对模型进行优化。其中SENet算法是一种基于通道注意力的模型优化算法，CBAM算法则是一种基于空间和通道注意力的算法。实验结果表明，加入Attention机制的模型准确率有了明显提高。（2）改进Anchor框我们发现在小目标检测中，原始的Anchor框在一定程度上影响了模型检测的准确度。因此，我们引入了Anchor-Free目标检测算法，相比原始的Anchor框，该算法的检测效果有了很大的提升。五、结论及展望本次中期报告介绍了我们对于小目标检测算法的研究。通过使用YOLOv3算法和FasterR-CNN算法进行实验，并对模型进行了优化，提高了小目标的检测精度。同时我们也发现，小目标检测依然存在很大

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