基于深度学习的小目标检测基准研究进展

小目标检测是计算机视觉中极具挑战性的任务.它被广泛应用于遥感、交通、国防军事和日常生活等领域.相比其他视觉任务，小目标检测的研究进展相对缓慢.制约因素除了学习小目标特征的内在困难，还有小目标检测基准，即小目标检测数据集的稀缺以及建立小目标检测评估指标的挑战.为了更深入地理解小目标检测，本文首次对基于深度学习的小目标检测基准进行了全新彻底的调查.系统介绍了现存的35个小目标数据集，并从相对尺度和绝对尺度（目标边界框的宽度或高度、目标边界框宽高的乘积、目标边界框面积的平方根）对小目标的定义进行全面总结.重点从基于交并比及其变体、基于平均精度及其变体以及其他评估指标这3方面详细探讨了小目标检测评估指标.此外，从锚框机制、尺度感知与融合、上下文信息、超分辨率技术以及其他改进思路这5个角度对代表性小目标检测算法进行了全面阐述.与此同时，在6个数据集上对典型评估指标（评估指标+目标定义、评估指标+单目标类别）下的代表性小目标检测算法进行性能的深入分析与比较，并从小目标检测新基准、小目标定义的统一、小目标检测新框架、多模态小目标检测算法、旋转小目标检测以及高精度且实时的小目标检测这6个方面指出未来可能的发展趋势.希望该综述可以启发相关研究人员，进一步促进小目标检测的发展.