【2020-2023】Transformer在小目标检测领域的应用与发展综述

news2024/12/23 19:37:06

《博主简介》

小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。
✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~
👍感谢小伙伴们点赞、关注！

《------往期经典推荐------》

一、AI应用软件开发实战专栏【链接】

项目名称	项目名称
1.【人脸识别与管理系统开发】	2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】
3.【手势识别系统开发】	4.【人脸面部活体检测系统开发】
5.【图片风格快速迁移软件开发】	6.【人脸表表情识别系统】
7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】	8.【基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统】
9.【基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统】	10.【基于YOLOv8深度学习的生活垃圾分类目标检测系统】
11.【基于YOLOv8深度学习的安全帽目标检测系统】	12.【基于YOLOv8深度学习的120种犬类检测与识别系统】
13.【基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测系统】	14.【基于YOLOv8深度学习的火焰烟雾检测系统】
15.【基于YOLOv8深度学习的钢材表面缺陷检测系统】	16.【基于YOLOv8深度学习的舰船目标分类检测系统】
17.【基于YOLOv8深度学习的西红柿成熟度检测系统】	18.【基于YOLOv8深度学习的血细胞检测与计数系统】
19.【基于YOLOv8深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统】	20.【基于YOLOv8深度学习的水稻害虫检测与识别系统】
21.【基于YOLOv8深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统】	22.【基于YOLOv8深度学习的路面标志线检测与识别系统】
23.【基于YOLOv8深度学习的智能小麦害虫检测识别系统】	24.【基于YOLOv8深度学习的智能玉米害虫检测识别系统】
25.【基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统】	26.【基于YOLOv8深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统】
27.【基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别系统】	28.【基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统】
29.【基于YOLOv8深度学习的智能肺炎诊断系统】	30.【基于YOLOv8深度学习的葡萄簇目标检测系统】
31.【基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统】	32.【基于YOLOv8深度学习的102种花卉智能识别系统】
33.【基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】	34.【基于YOLOv8深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】
35.【基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】	36.【基于YOLOv8深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】
37.【基于YOLOv8深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统】	38.【基于YOLOv8深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统】
39.【基于YOLOv8深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】	40.【基于YOLOv8深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】
41.【基于YOLOv8深度学习的遥感地理空间物体检测系统】	42.【基于YOLOv8深度学习的无人机视角地面物体检测系统】
43.【基于YOLOv8深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】	44.【基于YOLOv8深度学习的野外火焰烟雾检测系统】
45.【基于YOLOv8深度学习的脑肿瘤智能检测系统】	46.【基于YOLOv8深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】
47.【基于YOLOv8深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】	48.【车辆检测追踪与流量计数系统】
49.【行人检测追踪与双向流量计数系统】	50.【基于YOLOv8深度学习的反光衣检测与预警系统】
51.【危险区域人员闯入检测与报警系统】	52.【高压输电线绝缘子缺陷智能检测系统】

二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~
三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~
六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~

《------正文------》

概述

在这里插入图片描述

本文综述了自2020年至2023年，在小目标检测Small Object Detection（SOD）领域中基于transformer的深度学习方法的发展与应用。随着transformer模型在计算机视觉领域的兴起，特别是在物体识别和检测方面展现出超越传统CNN架构的性能，其在SOD任务中的优势引起了广泛关注。作者通过梳理超过60项相关研究，构建了一个详细的分类体系，并对所选研究进行了综合评估，探讨了transformer在SOD方面的优势及其背后的原因。此外，文中还介绍了12个适用于SOD的大规模数据集，并对比分析了transformer模型与其他方法（尤其是CNN）在性能、参数量以及运行速度等方面的差异。通过这些分析，论文揭示了transformer模型在处理小对象时能够提供更精确的位置信息和更好的上下文理解能力，从而在众多场景下提升了小对象的检测精度。同时，文中也指出了transformer应用于SOD面临的挑战，并提出了一些可能的改进方向，为进一步的研究提供了参考。

背景

早期的SOD方法主要依赖于卷积神经网络（CNN），如YOLO、SSD、RetinaNet等。这些方法通过多尺度特征学习和上下文信息来提高检测性能。

Transformer模型最初是为机器翻译而设计的，它通过注意力机制来建模输入序列中的长距离依赖关系。后来，Transformer被引入计算机视觉领域，并在图像识别任务中表现出色。
在这里插入图片描述
两个早期的Transformer检测器是DETR和ViT-FRCNN。DETR通过全局匹配损失来减少对CNN后处理技术的依赖，而ViT-FRCNN则利用预训练的ViT在大型数据集上的性能来快速微调。