谁能有偿服务：运用数据挖掘条件下YOLO5如何更好实现小样本目标检测与场景研究？能否详细私聊？
当前的检测算法对于小目标并不友好，体现在以下4个方面：
过大的下采样率：假设当前小物体尺寸为15×15，一般的物体检测中卷积下采样率为16，这样在特征图上，过大的下采样率使得小物体连一个像素点都占据不到。
过大的感受野：在卷积网络中，特征图上特征点的感受野比下采样率大很多，导致在特征图上的一个点中，小物体占据的特征更少，会包含大量周围区域的特征，从而影响其检测结果。
语义与空间的矛盾：当前检测算法，如Faster RCNN，其Backbone大都是自上到下的方式，深层与浅层特征图在语义性与空间性上没有做到更好的均衡。
SSD一阶算法缺乏特征融合：SSD虽然使用了多层特征图，但浅层的特征图语义信息不足，没有进行特征的融合，致使小物体检测的结果较差。
四、提高小目标检测的基本思想
1、数据加强 2、滑动窗口检测：将图片分割为n个小区域分别检测，最后在concat成正常图像大小。
参考：
https://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/126945640?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22126945640%22%2C%22source%22%3A%22wangyaninglm%22%7D#_345
小样本的化，现在的预训练应该能够解决了