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基于Yolov8的工业端面小目标计数检测(1)

 1.端面小目标计数数据集介绍

工业端面小目标计数类别:一类,类别名object

数据集大小:训练集864张,验证集98张

缺陷特点:小目标计数,检测难度大,如下图所示;

1.1 小目标定义

1)以物体检测领域的通用数据集COCO物体定义为例,小目标是指小于32×32个像素点(中物体是指32*32-96*96,大物体是指大于96*96);
2)在实际应用场景中,通常更倾向于使用相对于原图的比例来定义:物体标注框的长宽乘积,除以整个图像的长宽乘积,再开根号,如果结果小于3%,就称之为小目标;

1.2 难点

1)包含小目标的样本数量较少,这样潜在的让目标检测模型更关注中大目标的检测;

2)由小目标覆盖的区域更小,这样小目标的位置会缺少多样性。我们推测这使得小目标检测的在验证时的通用性变得很难;

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