小目标增强
随着人工智能技术的不断发展，图像识别已经成为人工智能领域中的一个重要研究方向。然而，对于一些小目标的处理和识别，传统的图像识别算法往往存在一定的局限性。为了解决这个问题，海康威视AI开放平台推出了小目标增强功能， 为用户解决了小目标容易漏识别和误识别的问题。
功能介绍
小目标通常指远景小目标场景下，图像中的目标尺寸相对较小，因而容易被忽略或者误识别的目标。比如：加油站加/泄油区人员手中的香烟、电话；工厂里工作人员穿着工作服上的徽标等等。
小目标增强功能是一种基于深度学习的图像增强技术，该功能优先对小目标附近局部区域进行抠图，其目的在于减少全景图像信息对小目标检出的干扰，防止误识别；其次，会对抠图区域运用上降采样技术，对目标特征进行放大，使得小目标更加明显，进行提高小目标的检出率，提升整个系统的性能。
在实际场景应用中，比如防护靴检测场景，通过小目标增强功能， 可以先检测大目标（如人体），并基于大目标的检出区域再次检测小目标（如防护靴），有利于帮助识别和检测出那些在大目标中容易被忽略掉的小目标，提高检测的准确率。
适应场景
【目标占比小】 且 【有依附载体】
检测目标在画面中占比小，通过单一物体检测难以检出此类 目标；同时，检测目标要有依附载体，并且有大-小目标包含 关系，比如人体-安全绳、人体-防护靴、人体-铭牌、车轮-三角木。
使用方法
小目标增强功能，让小目标识别更准确！
功能简单，使用方便
只需对数据集进行特殊处理
就能快速实现啦
让我们看看怎么用吧👇 ！
