【摘 要】
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现有的目标检测算法，对大目标以及中目标的检测已具有较高的准确率，然而由于小目标在图像中的像素以及可利用的特征较少等原因，导致小目标的检测精度相较于大目标而言过低。通过融合特征层，小目标的检测已取得了不错的效果，但仍存在对于微小目标的定位等问题。基于此，首先解释了小目标的定义、指出了导致小目标检测精度低的五点原因。随后将近几年最新进展以及过往经典的小目标检测优化方法按照大致原理从多尺度特征、评估指标
【基金项目】
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教育部春晖计划（No.Z2018087）； 四川省科技计划（No.2019ZYZF0145）；
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现有的目标检测算法，对大目标以及中目标的检测已具有较高的准确率，然而由于小目标在图像中的像素以及可利用的特征较少等原因，导致小目标的检测精度相较于大目标而言过低。通过融合特征层，小目标的检测已取得了不错的效果，但仍存在对于微小目标的定位等问题。基于此，首先解释了小目标的定义、指出了导致小目标检测精度低的五点原因。随后将近几年最新进展以及过往经典的小目标检测优化方法按照大致原理从多尺度特征、评估指标、超分辨率等四方面进行叙述。其次归纳了针对特定场景下的小目标检测：航空遥感图像以及人脸行人的检测方法。最后总结并提出了未来小目标检测可能的研究方向。
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