有没有好一点的小目标检测网络

小目标检测是指在图像或视频中定位非常细小的目标，这对算法的性能要求较高，因为这类目标通常比背景复杂度还要低。近年来，有几个模型在小目标检测领域取得了不错的成果：

1. **YOLOv5** (You Only Look Once version 5)：这是一个基于单阶段检测器的设计，它连续预测边界框和类别概率，适合实时应用。YOLOv5在速度和精度之间找到了良好的平衡。

2. **EfficientDet**：由Google开发，这是一种系列的模型，通过引入各种设计改进，如Focal Loss等，提高了小目标检测的性能，尤其是EfficientDet-D0和D1在保持较快速度的同时有较好的准确度。

3. **CornerNet/Twins**：这类方法利用角点检测思路，通过同时寻找关键点（顶点）和连接线来确定物体边界，对于小目标特别有效。

4. **RetinaNet**：虽然不是专门针对小目标优化的，但其Focal Loss有助于解决类别不平衡的问题，使得即便面对小目标也能取得良好效果。

选择哪种模型取决于你的具体需求，比如实时性、精度还是计算资源限制。你可以尝试评估这些模型在公开数据集（如COCO或PASCAL VOC）上对小目标的性能，并结合实际应用场景做决策。