“特征融合+小目标检测”新热点不可错过！中稿顶会顶刊就靠它！

小目标检测领域，特征融合是个关键技术 ，它通过整合不同层次或尺度的特征信息，有效提升了小目标的检测精度。比如北理工的轻量级特征融合EFC，即插即用，实现小目标检测高效涨点！

当前，这方向是 CV研究热点，论文发表活跃 ，基本围绕 轻量化模块设计、注意力机制优化、跨领域应用适配 等展开创新。鉴于其仍然存在的不足，未来可能会在长尾分布问题、跨尺度特征对齐、无监督/弱监督学习、硬件协同设计等角度有新的破局思路。

今年刚开年，这方向就有不少新研究了，且开源代码丰富，很适合快速复现与改进。我这边挑选了 11篇 特征融合+小目标检测新论文 ，都很值得参考，想找灵感的同学可以看看。

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YOLO-SK: A lightweight multiscale object detection algorithm

方法： 论文提出了YOLO-SK模型，通过改进YOLOv5s的检测头和特征融合网络，提高了多尺度目标检测的精度，显著提升了小目标识别能力，同时保持模型的轻量化和复杂性，适用于低计算能力设备并在实际应用中展现出更好的鲁棒性和稳定性。

创新点：

• 提出了具有自主学习权重参数的新型加权密集特征融合网络，可以动态地在不同层次上融合特征信息，减少冗余信息的引入，增强融合特征图中的有效信息。
• 将选择性核注意力机制（SK注意力）集成到预测头中，通过其多分支卷积结构为检测头提供了更大的感受野，增强检测头对目标信息的关注。
• 通过引入Ghost卷积替代原始卷积，减少非关键特征的学习成本，保持了模型的轻量化与可靠性。

LAYN: Lightweight Multi-Scale Attention YOLOv8 Network for Small Object Detection

方法： 本文旨在解决嵌入式设备上小目标检测的挑战，提出了一种基于YOLOv8的轻量级小目标检测算法，通过引入GhostNet和多尺度注意力模块，实现了模型参数和计算量的大幅度减少，同时提高了检测精度和速度。

创新点：

• 提出了轻量级多尺度注意力YOLOv8网络（LAYN），通过GhostNet模块减少模型参数和尺寸，实现轻量化部署，同时保持检测准确性。
• 设计了一种新的多尺度混合注意力机制，从空间和通道维度捕捉小目标的关键特征，抑制图像中复杂和不重要的信息，提高网络模型对小目标重要特征的学习能力。
• 运用Soft-NMS方法减少密集场景中的漏检问题，有效识别大量重叠的目标，提高小目标检测的准确性。

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