如何提高目标检测模型在小目标检测任务上的性能

下面给你一份小目标检测提效清单 （从"性价比最高的改动"到"进阶/研究向"）。按优先级逐步做，通常能明显拉升 AP_S / Recall_small。

快速见效（一般不改模型结构）

1. 更高输入分辨率

   • 小目标像素更大→可分辨性提升。
   • 代价：显存/延迟上升。若受限，可只对含小目标的图做裁切/切片推理（见 SAHI 思路）。

2. 多尺度训练 + 多尺度/软TTA推理

   • 训练时随机缩放；推理时做1--2个尺度并合并NMS。
   • 注意总时延；在线业务可只保留最收益的1个附加尺度。

3. NMS 调参

   • 小目标易被大目标抑制：

     • 试 Soft‑NMS 或 Cluster‑NMS。
     • 适当提高score阈值 、降低IoU阈值（具体要在验证集网格搜索）。

4. 数据增广更"利小"

   • Copy‑Paste/Instance‑Mix：把小目标抠出来贴到多背景上，提升长尾频次。
   • Mosaic/MixUp：保留小目标清晰度，避免过度压缩。
   • 随机裁剪：确保小目标经常被放大到可学尺度（但别裁掉语义上下文）。

5. 标注质量与采样

   • 小目标的框更容易偏；清洗严重偏移/过小（<4×4 px）的框。
   • 重采样/重加权小目标类别，缓解长尾。

模型/训练侧（结构或训练策略的小改动）

6. 更注重高分辨率特征的骨干/颈部

   • 使用/强化 FPN/PAFPN/BiFPN ；增加P2层（stride 4）输出分支。
   • 减小下采样步长（e.g., 首层stride 4→2），或在颈部增加上采样/可学习上采样（如CARAFE/PixelShuffle）。

7. Anchor/Assign 改善（锚框法）

   • 重聚类小尺度 anchor（k‑means/k‑means++ 按你数据集的wh分布）。
   • 采用更鲁棒的正负样本分配：ATSS、SimOTA 等，对小框更友好。

8. 无锚方法的对齐与分布式分类

   • 使用 GFL/VarifocalNet 的 DFL/Varifocal Loss，提升边界框与分类分数对齐。
   • Task‑Aligned Assign 或 Quality Focal Loss 提高对小目标的置信度刻画。

9. 损失函数与权重

   • 分类用 Focal Loss 抗易负样本；回归用 GIoU/DIoU/CIoU。
   • 对小目标样本加权（sample‑level 或 size‑aware loss weight）。

10. Transformer系改进（DETR族）

• 优先选 Deformable‑DETR / DINO / RT‑DETR 等稀疏注意力与多尺度特征强的变体。
• 增加高分辨率特征 输入给encoder/decoder；提高query数 并引入小目标专属queries。

11. 上下文与超分

• 适度扩大感受野/上下文模块（dilated conv、Aspp、GCNet/SE注意力）。
• 试**轻量超分支路（ESRGAN/EDSR‑lite）**先放大小目标再检测（注意延迟）。

12. 训练细节

• 更长训练 （schedule延长 ×1.5～2），EMA 权重、余弦退火LR。
• 更大batch 与梯度累积稳定小目标学习。
• BN 冻结/同步BN在多卡时更稳。

推理与工程化

13. 切片辅助推理（SAHI/滑窗）

• 把大图等分为重叠小块→单块高分辨率推理→合并NMS。
• 常用于遥感/安防/零售货架等场景；对延迟要求高的线上，可只对"疑似小目标区域"启用。

14. 类别/区域先验

• 已知小目标常出现在特定区域/比例（如路面交通标志）时，做区域放大 或区域阈值微调。

15. 量化与剪枝时的守护

• 小目标对量化更敏感：校准集需覆盖小目标；考虑混合精度保留前几层/高分辨率分支为FP16/FP32。

诊断与评估（别盲调）

16. 拆分评估

• 看 AP_S/Recall_S / LAMR，以及不同尺度PR曲线。
• 用 TIDE 做误差归因（定位误差、分类误差、NMS抑制过度、漏检）。
• 画尺寸‑召回曲线：目标短边/面积 vs 召回，定位问题一眼明了。

17. 网格搜索关键超参

• {输入分辨率, NMS类型与阈值, 置信度阈值, 切片大小与重叠率, anchor簇数与尺度}
• 固定随机种子，使用验证集进行一次性网格或贝叶斯优化，避免反复"拍脑袋"。

小目标"配方"示例

• YOLO 系列（v5/v8/YOLOX/PP‑YOLOE）

  1. 打开 P2输出头；
  2. 重新聚类 anchors（若是anchor‑based）；
  3. 训练用 多尺度 + Mosaic/Copy‑Paste；
  4. 推理用 SAHI 或分辨率↑、Soft‑NMS；
  5. 验证集中做阈值网格搜索。

• DETR 系列（Deformable‑DETR/DINO/RT‑DETR）

  1. 保留/加强最高分辨率特征；
  2. 提高num_queries 并引入小目标先验query；
  3. 使用 DN训练/多尺度特征；
  4. 结合 切片推理 合并结果。

常见坑

• 一味把分辨率拉满但显存不足→batch过小，训练不稳定；
• 增广把小目标"糊掉"（过强模糊/压缩）；
• NMS过严导致互相抑制；
• 量化/剪枝后小目标置信度塌陷但未重校阈值。

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