微小目标检测新标杆 | DPNet首创动态神经网络范式，微小目标检测效率跃升35%！

主要观点总结

文章介绍了动态池化网络（DPNet）用于微小目标检测，解决了传统静态神经网络在检测微小物体时计算效率低的问题。DPNet通过引入一个可调节的下采样因子，实现了输入感知的下采样，并结合自适应归一化模块（ANM）和下采样因子预测器（DFP），实现了计算资源的动态分配，在保持检测性能的同时显著降低了计算成本。实验表明，DPNet在TinyCOCO和TinyPerson数据集上能够节省超过35%的GFLOPs，并保持相当的检测性能，且可以与轻量级模型协同工作，进一步减少计算量。同时，DPNet实现了实时性与精度的平衡，为无人机应用中的实时小目标检测提供了更优解决方案。然而，DPNet的性能在一定程度上依赖于候选下采样因子的选择，且增加了训练时间，对特定场景的适配性有限。

关键观点总结

关键观点1: 动态池化网络（DPNet）解决微小目标检测问题

DPNet通过引入可调节的下采样因子，实现了输入感知的下采样，解决了传统静态神经网络在检测微小物体时计算效率低的问题。

关键观点2: 动态调整下采样因子

DPNet引入一个可调节的下采样因子，将特征图的固定下采样过程转化为灵活的过程，实现输入感知的下采样。

关键观点3: 自适应归一化模块（ANM）解决特征分布不一致问题

ANM解决了混合尺度训练中不同下采样因子带来的特征分布差异问题，使统一检测器能够与不同的下采样因子良好兼容。

关键观点4: 下采样因子预测器（DFP）实现动态分配计算资源

DFP通过轻量级预测器预测每个输入图像的最佳下采样因子，并设计引导损失来监督预测器的训练，实现动态分配计算资源。

关键观点5: DPNet在多个数据集上取得性能提升

DPNet在TinyCOCO和TinyPerson数据集上取得了性能提升，显著降低了计算成本，同时保持了相当的检测性能，且可以与轻量级模型协同工作。

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