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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 仅作学术分享，不代表本公众号立场，侵权联系删除 转载于：专知 Transformer在计算机视觉领域迅速普及，特别是在目标识别和检测领域。在检查了最先进的目标检测方法的结果后，我们注意到Transformer在几乎每个视频或图像数据集上的表现都优于成熟的基于CNN的检测器。 虽然基于Transformer的方法仍然处于小目标检测(SOD)技术的前沿，但本文旨在探索这种广泛的网络提供的性能优势，并确定其SOD优势的潜在原因 。由于小目标的低可见性，小目标已被确定为检测框架中最具挑战性的对象类型之一。我们旨在研究可能提高Transformer在SOD中性能的潜在策略。这项综述提出了一个关于已开发的Transformer的SOD任务的60多项研究的分类，跨越2020年至2023年。这些研究涵盖了各种检测应
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