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第九周

阅读小目标检测综述并熟悉相关技术：https://github.com/arekavandi/Transformer-SOD#transformers-in-small-object-detection-a-benchmark-and-survey-of-state-of-the-art 通过阅读上述文献，我初步了解了小目标检测领域的基础概念和常用技术，并熟悉了该领域的一些业界共识和研究方法。首先，术语“小目标”被定义为在输入图像中占有较小比例的目标，比如在MS COCO数据集中，当输入的图像规格为典型的480*640时，我们定义边界框尺寸小于32*32的目标为小目标。其次，综述通过目标表示、高分辨率或多尺度特征图的快速注意、完全基于Transformer的检测、架构和块修改、辅助技术、改进的特征表示和时空信息等方面分析了Transformer模型对于增强小目标检测性能的改进方向。

阅读DETR相关文献： https://arxiv.org/abs/2005.12872 阅读该文献的目的是进一步了解DETR的架构设计中端到端目标检测的方法设计思路，并进一步加强对Transformer方法的理解。