本仓库整理并实现了多个面向 小目标检测（Tiny Target Detection） 的改进算法，结合博客解析、论文原文与开源代码，方便学习与复现。

1. 安装最新版本的 ultralytics

2. 克隆本仓库：

   git clone git@github.com:Auorui/tiny-target-detection.git
   cd tiny-target-detection/ultralytics-tiny

3. 按照下面的要求放置或替换文件：

   • 将 extra_modules 文件夹放到 ./ultralytics/nn/ 下，与 modules 处于同目录下
   • 将 tiny_det 文件夹放到 ./ultralytics/cfg/modules/ 下
   • 将 task.py 文件替换掉 ./ultralytics/nn/task.py（主要修改的是其中的 parse_model 函数）
   • ⚠️ 注意：tiny_det 中的一些函数可能还需要在对应的 __init__.py 文件中进行导入

1. 安装最新版本的 mmdet

2. 安装教程请看以下两篇：

   • MMCV与MMDetection安装指南
   • MMDetection新手教程

3. 按照下面的要求放置或替换文件：

   • 将 extra_modules 文件夹放到 ./mmdet 根目录下
   • 将 models 下的文件放到对应的同目录下；对于每个添加了新文件的目录，都需要在对应的 __init__.py 文件中注册
   • 将 configs_tiny 放到项目文件根目录中，与 configs 文件夹同目录
   • 将 get_map.py 放到项目文件根目录中，与 configs_tiny 文件夹同目录
   • torch==2.0.0+cu118、mmcv==2.0.1、mmengine==0.10.7、mmdet==3.3.0

最终目录结构如下：

mmdetection/
├── mmdet/
│   ├── extra_modules/          ← 放在这里
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── fp16_utils.py
│   ├── models/
│   ├── structures/
│   └── ...
├── configs/
├── configs_tiny/               ← 与configs同级
├── get_map.py                  ← 输出与ultralytics相同格式的指标
└── 

算法列表的顺序仅跟学习顺序有关

主要面向ultralytics系列改进的实验

提示：以上结果均为 30 epoch 的小规模实验，仅用于对比分析，不代表完整训练的最终性能。

主要面向mmdet系列改进的实验

提示：以上结果均为 1x(12 epoch) 的小规模实验，仅用于对比分析，不代表完整训练的最终性能。

感谢各位研究者开源他们的工作，也欢迎大家补充更多 Tiny Target Detection 相关方法！