三模块强化小目标表征
针对小目标边缘细节与语义信息感知不足、关键细节挖掘不充分的问题，集成特征感知、精选与强化三个模块，显著增强小目标的特征表征能力，在多个权威基准上优于同类算法。
Tong, Kang · 吴一全
Applied Soft Computing Journal 2026
通过感知、精选、增强三个模块，深度感知并定向增强小目标的边缘细节和语义信息，显著提升模型对小目标的特征表达能力。
在AI-TOD、AI-TODv2和VisDrone2019三个权威基准上均胜过对比算法，验证了方法的有效性和泛化能力。
在船舶水尺读数智能识别项目中，构建了包含5051张图像、60878个实例的小字符数据集，该方法实现了鲁棒的检测性能。