小目标检测transformer

小目标检测中的Transformer是指一种基于注意力机制的神经网络模型，它在小目标检测任务中取得了一定的突破。引用\[3\]中提到了Swin Transformer，它是一种新型的Transformer架构，通过引入分层的注意力机制和窗口化的卷积操作，显著提升了小目标检测的性能。Swin Transformer在COCO test-dev数据集上的性能已经达到了61的AP值，相比传统方法有了明显的提升。然而，尽管Swin Transformer在大目标检测上表现出色，但在小目标检测上仍然存在较大的差距，性能只有44的AP值，与大目标检测相比差距悬殊，约为1.7倍。因此，小目标检测的性能仍然是一个待解决的问题。为了促进小目标检测领域的进一步发展，一些研究者建立了小目标检测论文库，如引用\[2\]中提到的一个GitHub库，收录了最新的小目标检测论文，为研究者提供了参考和交流的平台。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [目标检测之殇——小目标检测（转载）](https://blog.csdn.net/qq_42455922/article/details/121150023)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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