在計算機視覺領域，目標檢測是一項至關重要的任務，它承擔著對圖像和視頻中的物體進行分類與定位的職責，是眾多復雜視覺處理過程的基石。隨著深度學習的興起以及大量數據集的涌現，目標檢測技術取得了長足進步。

小目標檢測作為目標檢測的一個重要分支，致力于識別特定尺寸閾值以下的物體。在實際應用中，小目標檢測具有廣泛的應用場景，例如在監控領域，可用于識別遠處或微小的異常物體；在無人機（UAV）場景分析中，有助于檢測小型的障礙物或目標；在自動駕駛中，對交通標志和行人的檢測也離不開小目標檢測技術。

目前，小目標的定義主要有兩種。一種基于絕對尺寸，如在目標檢測常用的 MS COCO 數據集中，將分辨率小于 32×32 像素的物體認定為小目標；另一種基于物體與圖像的相對大小，小于圖像尺寸 10% 甚至更小的物體被視為小目標。然而，大多數目標檢測模型在檢測小目標時，其精度明顯低于檢測中大型物體。以 COCO 測試開發集為例，DyHead 模型對小目標的平均精度（AP）僅為 28.3%，與中大型物體的 AP 值（分別為 50.3% 和 57.5%）相比差距顯著。

小目標在圖像中通常占比小，導致目標區域的特征表示較為稀疏，特征質量較低，這給目標檢測帶來了很大挑戰。為應對這一難題，研究人員借鑒多級推理在視覺領域的成功應用，嘗試利用多尺度特征來提升小目標檢測性能。在基于深度卷積神經網絡（CNN）的目標檢測方法中，骨干網絡一般會通過多個卷積層來提取多尺度特征信息，生成不同分辨率的特征圖，類似金字塔結構，如 SSD 方法。淺層特征圖分辨率高，能捕捉到更精細的細節和定位線索，但易受光照、變形和物體姿態變化的影響；深層特征圖則包含更多語義和上下文信息，不過在網絡的前向傳播過程中，淺層的一些有價值特征信息可能會被改變、削弱甚至丟失。因此，有效的目標檢測需要將詳細特征和語義（上下文）信息相結合，而特征融合技術能夠將不同尺度的特征圖合并，增強整體特征表示，進而提高檢測性能。

為了增強模型獲取小目標多尺度特征信息的能力，并促進淺層和深層特征圖的融合，研究人員提出了多尺度特征提取與跨階段特征融合網絡（MCFN）。該網絡主要由骨干網絡、頸部網絡和檢測頭三部分組成。

在特征提取方面，研究人員開發了多尺度特征提取模塊（MSFE）。MSFE 模塊采用 CSP 架構，其中一個分支會經過多個瓶頸層，幫助模型獲取多尺度特征表示，其輸出會與另一個分支的輸出進行拼接。此外，MSFE 模塊還引入了注意力機制，該機制能夠使模型更加關注多個位置，增強對特征重要性的感知，從而在不同尺度上捕捉豐富的物體細節，顯著提升模型準確識別小目標的能力。

為了實現不同層特征圖的融合，增強淺層和深層特征之間的交互，研究人員引入了跨階段特征金字塔網絡（CSFPN）。CSFPN 可以促進不同階段的特征交互，有效融合不同尺度的特征圖。通過雙向傳播機制，它能夠更有效地捕捉全局和局部特征之間的關系，生成的特征圖可以在精細細節和抽象語義表示之間取得良好平衡，提升整體檢測性能，尤其是對小目標的檢測效果。

在實驗環節，研究人員首先介紹了用于評估 MCFN 方法的數據集以及實驗設置，并給出了小目標檢測相關的評估指標。

研究人員將 MCFN 與主流和最先進的方法在 VisDrone-DET2019 和 constellation 等數據集上進行對比。結果顯示，MCFN 在小目標檢測方面表現卓越，優于其他主流檢測器。研究人員還對實驗結果進行了可視化處理，直觀地展示了 MCFN 在小目標檢測中的有效性。

為了進一步探究 MSFE 和 CSFPN 模塊各自的貢獻，研究人員進行了消融實驗。實驗結果表明，這兩個模塊對于提升 MCFN 的小目標檢測性能都起到了關鍵作用，它們相互配合，共同增強了模型對小目標特征的提取和融合能力。

本文提出的 MCFN 網絡為高性能小目標檢測提供了新的解決方案。MSFE 模塊和 CSFPN 模塊的引入，有效解決了以往小目標檢測方法在多尺度特征提取和特征融合方面存在的不足。

然而，該研究也存在一定的局限性。例如，MSFE 對特征圖的處理可能會導致冗余信息增加，進而提升后續處理步驟的復雜度。隨著 Transformer 架構在圖像處理領域受到廣泛關注，未來可以探索如何將 Transformer 模型與多尺度特征提取相結合，進一步優化小目標檢測算法，提高檢測精度和效率，為相關應用領域帶來更好的技術支持。