基于Yolov8的工业端面小目标计数检测（1）

 1.端面小目标计数数据集介绍

工业端面小目标计数类别：一类，类别名object

数据集大小：训练集864张，验证集98张

缺陷特点：小目标计数，检测难度大，如下图所示；

1.1 小目标定义

1）以物体检测领域的通用数据集COCO物体定义为例，小目标是指小于32×32个像素点（中物体是指32*32-96*96，大物体是指大于96*96）；
2）在实际应用场景中，通常更倾向于使用相对于原图的比例来定义：物体标注框的长宽乘积，除以整个图像的长宽乘积，再开根号，如果结果小于3%，就称之为小目标；

1.2 难点

1）包含小目标的样本数量较少，这样潜在的让目标检测模型更关注中大目标的检测；

2）由小目标覆盖的区域更小，这样小目标的位置会缺少多样性。我们推测这使得小目标检测的在验证时的通用性变得很难；

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