Small Object Detection Methods in Complex Background: An Overview

计算机科学 人工智能 计算机视觉 目标检测 对象(语法) 图像处理 干扰(通信) 视觉对象识别的认知神经科学 模式识别(心理学) 图像(数学) 计算机网络 频道(广播)
作者
Zhigang Li,Qimei Guo,Bo Sun,Difei Cao,Yingqi Li,Xiaochuan Sun
出处
期刊:International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence [World Scientific]
卷期号:37 (02) 被引量:4
标识
DOI:10.1142/s0218001423500027
摘要

Small object detection has been a research hotspot in the field of computer vision. Especially in complex backgrounds (CBs), SOD faces various challenges, including inconspicuous small object features, object distortion due to CBs interference, and inaccurate object localization due to various noises. So far, many methods have been proposed to improve the SOD content in CBs. In this paper, based on an extensive study of related literature, we first outline the current challenges and some cutting-edge solutions for SOD, and then introduce the complex background interference types present in small object images and the imaging characteristics of different types of images, as well as the characteristics of small objects. Next, the image pre-processing methods are summarized. Based on this, machine learning-based SOD methods and traditional SOD methods are focused on. Finally, the future development direction is given.
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