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摘要

小目标检测作为计算机视觉的核心任务之一，在自动驾驶、无人机巡查、遥感影

像分析等领域均展现出广阔的应用前景。然而，目前先进的目标检测网络模型结构较

为复杂，导致算法内存消耗过高且检测速度较慢，无法在实时性较高的应用场景下进

行快速检测。同时，由于小目标在图像中所占的像素数量相对较少，目标检测网络在

处理图像时极易将其误判为背景，难以捕捉关键特征，导致检测小目标的精度显著下

降，难以满足实际应用中对于高精度检测的需求。为了解决上述问题，论文提出了一

种基于LW-YOLOv5（Ligh