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一种基于改进YOLO的小目标检测模型

近年来，随着深度学习技术1的飞跃性进步，计算机视觉领域中的目标检测任务已跃升为研究的焦点。目前，目标检测任务应用范围广泛覆盖了视频监控、工业自动化检测、医疗健康监测等多个关键领域[2-3]，显著提升了这些领域的效率与智能化水平。在这一背景下，通过计算机视觉技术减少对人力与资源的依赖，展现出重要的实际应用价值与深远的社会意义。然而，尽管当前主流的目标检测框架在多个方面取得了显著成就，在处理小目标检测任务时仍面临挑战，这一局限在实际应用场景中尤为突出[4。小目标检测，通常指的是尺寸在32×32像素或更小的目标，其在无人机搜救中对灾民的精准识别、自动驾驶系统