本文通过在航拍图像中对现有少样本目标检测方法进行深入分析，发现自然图像和航拍图像之间存在较大的性能差距，导致的原因是航拍图像中小物体的数量较多。因此，本文提出了一种精心设计的注意力机制来改善少样本目标检测方法在小物体上的性能，并提出了一种自适应尺度框相似性准则，特别适用于小物体的训练和评估。同时，本文还通过度量学习和微调提出了两种用于通用少样本目标检测的不同方法，其中微调方法在处理诸如跨域少样本目标检测等更复杂场景方面取得了显著的成果。最后，针对在 COSE 系统中部署检测模型的需求，本文利用 TensorRT 等现有优化工具成功解决了在超大图像（超过 100 百万像素）中实时进行检测的工程挑战。

Oct, 2023

本文提出了一种适用于航拍图像中小目标检测的动态注意力尺度序列融合算法 (DASSF)，通过改进 YOLO 算法的能力以感知不同尺度的目标来提高密集重叠小目标和模糊目标的检测精度。实验结果表明，在 VisDrone-2019 和 DIOR 数据集上，将 DASSF 方法应用于 YOLOv8 时，与 YOLOv8n 相比，模型的平均精度 (mean average precision) 分别提高了 9.2% 和 2.4%，超过了当前主流方法。

Jun, 2024

我们提出了一种方法，通过增强定向目标检测模型的分类和回归任务，准确地检测空中图像中的小型定向目标。我们设计了一个 Attention-Points 网络，其中包含两个损失函数：Guided-Attention Loss（GALoss）和 Box-Points Loss（BPLoss）。实验结果表明，我们的 Attention-Points 网络在标准的小型目标空中数据集（DOTA-v1.5）和海事相关数据集（HRSC2016）中具有很好的效果。代码公开可用。

Jan, 2024

本文研究了基于深度学习的 Faster R-CNN 在航空图像目标检测中的应用，通过对多种策略的探索，成功提升了模型在 iSAID 数据集上的平均精度（mAP），为航空图像目标检测提出了有效的解决方案。

Jan, 2022

本论文提出了一种利用聚类检测（ClusDet）网络来解决机载图像中小物体检测困难的问题，并在三个通用数据集上展现了其与其他检测器相比很有潜力的表现。

Apr, 2019

本文提出了一种新方法，即一个新的联合图像级联和特征金字塔网络，用于在遥感图像中提取多尺度的强和弱语义特征，并进行定向边界框的检测和旋转非极大值抑制，提高了模型的性能。同时，该模型还具有对图像和对象尺度和方向的鲁棒性，可在多类物体检测应用程序中部署。

Jul, 2018

本文提出一种基于聚类的粗到细的目标检测框架，特别针对小物体和高分辨率图像的大规模差异问题，在提高目标检测准确率的同时降低了计算成本。

Mar, 2023

通过密度裁剪引导的半监督检测器改进了对航空图像中小物体的检测效果。在训练过程中，使用已标记和未标记图像中识别出的物体簇的图像作为训练集的增强，提高了对小物体的检测和为未标记图像生成的伪标签质量。在推理过程中，该检测器不仅能够检测感兴趣的物体，还能够检测到密度较高的小物体区域，结合输入图像和图像裁剪的检测结果，从而实现更准确的物体预测，特别是对于小物体。

Aug, 2023

本论文提出了一种针对小目标检测的实时多层次特征融合方法，与基线 SSD 相比，在保证检测速度的同时，在某些小目标类别上提高了 2-3 个点的检测精度，尤其是使用了合并和元素加和两种特征融合模块，其测试速度分别为 43 和 40 FPS。

Sep, 2017

本文提出了使用分割为基础的两阶段方法来检测从其他飞行无人机发射的无人机，通过使用时空注意力线索来确保准确的定位，并以准确性优于其他基线的结果在两个无人机检测数据集上进行了评估。

Mar, 2021