多尺度检测：SSD 与特征金字塔 · exp10
Exp10 · 感受野、特征金字塔与小目标
比较感受野大小与特征融合方式，理解细节分辨率和语义上下文的平衡。
哪些特征融合方式能保留小目标局部细节并利用深层语义信息？
- 输入数据来源
- 课程程序生成的可控合成图像与目标框；未包含外部真实检测数据集。
- 数据性质
- 固定随机种子的合成教学样本；不代表真实无人机航拍或业务检测结果。
- 图件状态
- 本页不发布原包结果图；图件许可待核验，页面不展示模型性能结论。
KEY POINTS
这条内容的重点
进阶 2 小时
- 说明感受野、特征金字塔与小目标涉及的核心概念与输入输出。
- 依据可控样本复核关键计算、可视化或模型步骤。
- 区分教学样例观察与真实场景性能结论。
WORKFLOW
内容流程
明确问题
计算不同层的感受野，并对比融合结构对小目标特征表达的影响。
本步产物 问题与待观察变量
复核机制
先做手算自检，再核对程序生成样本和参数设置。
本步产物 关键步骤记录
比较结果
围绕特征融合查看输出，记录一处差异并解释可能原因。
本步产物 结果记录或简短解释
写清边界
说明结论适用于当前合成样本的范围，以及迁移到真实图像前需要的检查。
本步产物 包含适用范围的实验小结
METHODS
相关方法
- 感受野
- 特征金字塔
- 多尺度融合
DELIVERABLES
可获得的内容
- 关键变量、参数和手算自检记录。
- 对输出结果的解释，以及一条清楚的适用范围说明。
LIMITATIONS
适用范围与注意事项
- 输入数据来源：课程程序生成的可控合成图像与目标框；未包含外部真实检测数据集。
- 数据性质：固定随机种子的合成教学样本；不代表真实无人机航拍或业务检测结果。
- 图件状态：本页不发布原包结果图；图件许可待核验，页面不展示模型性能结论。
- 公开资源状态：原实验指导书、Notebook、Python 源码与课件暂不公开，等待逐项确认权利与署名要求。
MATERIALS
相关资料与下载
只展示已核准公开的资料。
当前没有已批准公开的资料。待核验或私有文件不会显示。