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总结要解决诸如小目标大小，目标特征模糊以及在小物体检测中区分目标和背景的困难之类的挑战，我们提出了一种基于多尺度图像降级的方法，结合了对比度学习模型。通过利用对比度学习技术，我们的方法旨在赋予准确区分对象和背景所需的判别特征。要专门针对小物体，我们将目标样本靶向各种多尺度图像降解模式，然后才能将它们置于对比度学习模型中。然后将增强技术应用于这些退化的样品，以促进有效的对比特征学习。因此，该模型可以更好地揭示小目标和背景之间的差异，从而提高小物体检测性能。此外，考虑到空间域特征对图像的局部变化敏感，而频域特征对全球结构变化敏感，我们的方法涉及空间和频域中的对比度学习模型，旨在为小对象检测获得更强大的功能。在MS可可数据集和Visdrone2019数据集上进行的广泛实验验证了我们提出的方法在显着提高小物体检测准确性方面的有效性。关键词：小对象检测，对比度学习，双域网络，多尺度图像退化
学习小对象检测的区分功能...
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