弱小目标检测正负样本定义

根据引用中提到的，小目标的检测性能差主要是由于网络模型的局限性和训练数据集的不平衡所成的。同时，引用也指出了小目标存在分辨率低的问题，可视化信息少，难以提取到具有鉴别力的特征，并且易受到环境因素的干扰。

在小目标检测中，正负样本的定义是非常重要的。根据引用中提到的问题，现有的Anchor设计难以获得平衡小目标召回率与计算成本之间的矛盾。这意味着设计的锚框可能会过大，导致小目标无法被正确定位，或者过小，导致没有足够的正样本。这种情况下，正样本与负样本的比例可能会极度不均衡，使得模型更加关注于大目标的检测性能，而忽视了小目标的检测。

为了解决这个问题，研究人员开始探索无Anchor的机制。无Anchor的方法主要有两种。这些方法通过在特征层上应用不同的检测策略，来避免传统的Anchor设计所带来的问题。这些方法可以通过在特征层上进行密集的特征提取，以捕获小目标的更多信息，并且无需预定义的锚框。这样可以有效地平衡小目标与大目标之间的检测性能，并提高小目标的检测准确率。

综上所述，在弱小目标检测中，正负样本的定义是根据目标的尺寸和分辨率来确定的。在无Anchor的方法中，为了保证对小目标的有效检测，采用了一种密集的特征提取策略，以提高小目标的检测性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】小目标检测（附matlab代码实现）](https://blog.csdn.net/qq_36130719/article/details/128676075)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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