【摘 要】
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小目标检测是计算机视觉领域最具挑战性的问题之一。相比大目标，小目标覆盖面积小，空间分辨率低，可用特征少，检测效果通常不理想。近年来，基于深度卷积神经网络的小目标检测算法蓬勃发展，并在卫星遥感、无人驾驶等领域取得了重大成就。文中对国内外现有的小目标检测算法进行了归类、分析和比较。首先介绍小目标检测的难点和常用的数据集；接着分别从骨干网络、金字塔结构、锚框设计、优化目标、增益组件5个方面系统地梳理了已
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小目标检测是计算机视觉领域最具挑战性的问题之一。相比大目标，小目标覆盖面积小，空间分辨率低，可用特征少，检测效果通常不理想。近年来，基于深度卷积神经网络的小目标检测算法蓬勃发展，并在卫星遥感、无人驾驶等领域取得了重大成就。文中对国内外现有的小目标检测算法进行了归类、分析和比较。首先介绍小目标检测的难点和常用的数据集；接着分别从骨干网络、金字塔结构、锚框设计、优化目标、增益组件5个方面系统地梳理了已有检测算法，为进一步改进小目标检测算法的性能提供了思路；然后对现有小目标检测算法进行全面总结，并比较分析了列举算法在常用数据集上的性能；最后介绍了小目标检测的应用前景，并对该领域未来的研究方向做出了展望。
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