Chen Xingsheng

DFIR-DETR 通过细化频域特征改进小目标检测

研究人员开发了 DFIR-DETR，一种用于复杂视觉场景中小目标检测的新方法。该方法解决了现有神经网络设计中的根本性局限性，例如均匀的注意力分布以及空间卷积对高频细节的抑制。DFIR-DETR 专门针对上采样特征中的范数漂移和关键边缘组件的丢失等问题。该模型在 NEU-DET 和 VisDrone 数据集上展示了显著的性能提升，在参数量和计算成本相对较低的情况下实现了高 mAP50 分数。