专栏名称: 计算机视觉研究院

主要由来自于大学的研究生组成的团队，本平台从事机器学习与深度学习领域，主要在人脸检测与识别，多目标检测研究方向。本团队想通过计算机视觉战队平台打造属于自己的品牌，让更多相关领域的人了解本团队，结识更多相关领域的朋友，一起来学习，共同进步！

总结【小目标检测】今年的前沿创新，为你提供研究思路

计算机视觉研究院 · 公众号 · · 2024-08-14 11:30

正文

目标检测现在太卷了。这个领域里想更容易出论文，要重点关注 小目标检测 。

小目标检测能用于遥感、交通、军事、自动驾驶等， 应用方向广 ！同时还面临分辨率低、尺度跨度大、类别不平衡等挑战， 可挖掘创新点多 ， 容易出idea发paper ！

今天分享我整理的 小目标检测20篇经典研究+30篇最新创新思路 ！涵盖领域内多个影响力很大的研究，以及24年6月最新的前沿创新！

所有50个小目标检测研究， 全部帮你总结核心思路+全部都有开源代码 ！想要的同学 扫码获取下载方式 ！

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20篇经典研究+代码

30篇最新创新思路+代码

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30篇最新创新思路+代码

HCF-Net: Hierarchical Context Fusion Network for Infrared Small Object Detection

一种深度学习方法HCF-Net，包括并行块感知注意力（PPA）模块、维度感知选择性整合（DASI）模块和多膨胀通道细化器（MDCR）模块。通过多个实用的模块显著提高了红外小目标检测的性能。

MIM-ISTD: MAMBA-IN-MAMBA FOR EFFICIENT INFRARED SMALL TARGET DETECTION

利用Mamba机制的多层次特征提取能力，在模型内部嵌入多层次的Mamba结构，使其能够捕捉红外图像中的细微特征和背景信息，提升小目标检测的精度和效率。

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20篇经典研究+代码

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