主要观点总结
文章介绍了作者提出的高效小目标检测（ESOD）方法，该方法能够在高分辨率图像上有效检测小目标，同时节省计算资源和GPU内存。通过ObjSeeker和AdaSlicer在特征层面进行目标寻找和自适应Patch分割，避免了冗余的特征提取。结合稀疏卷积的SparseHead，该方法能够减少在背景区域特征提取和目标检测上的大量计算和GPU内存浪费。实验表明，ESOD在多个数据集上大幅降低了计算成本，并显著优于现有最先进方法。
关键观点总结
关键观点1: ESOD方法
作者提出的高效小目标检测（ESOD）方法，通过ObjSeeker和AdaSlicer在特征层面进行目标寻找和自适应Patch分割，避免了冗余的特征提取。
关键观点2: SparseHead的使用
结合稀疏卷积的SparseHead，重用预测的目标性Mask进行稀疏检测，进一步节省了计算资源。
关键观点3: 实验效果
在VisDrone、UAVDT和小型行人数据集上的实验表明，ESOD大幅降低了计算成本，并显著优于现有最先进方法。
关键观点4: ESOD的通用性
ESOD是一个适用于基于CNN和ViT网络的通用框架，能够在不同规模的网络上应用。
关键观点5: 计算效率和资源优化
ESOD能够减少在背景区域特征提取和目标检测上的大量计算和GPU内存浪费，提高检测效率。
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