相较于大中等目标，像素点小于32×32的小目标由于存在特征信息少、像素低等问题，检测精度较差，导致水下机器人、无人机等设施对小目标物体的分类与定位精度低。为了提高相关设施对小目标的检测精度，分析了通用的深度学习目标检测算法现状，阐述了阻碍小目标检测技术发展的问题，对提升小目标检测精度的数据增强、特征融合、分辨率提升、上下文信息等多种类型算法进行了重点分析，最后归纳总结了各算法在MS COCO数据集上的AP与APs性能，并对小目标检测的未来发展方向进行了展望。
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