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(1) 基于CutMix的数据增强与样本均衡策略
针对现有数据集中小目标样本数量少、占比低导致的训练不充分问题，本研究设计了一种改进的CutMix数据增强方法。传统的CutMix可能导致小目标被背景覆盖或尺寸缩放失真，为此，改进方案采用了多目标融入策略，将包含小目标的图像块粘贴到训练图像中，增加了小目标出现的频率。同时，设定了固定图像尺寸的约束，避免了随机缩放对小目标特征的破坏。通过引入信息与标签融合双优机制，确保在混合图像的同时，标签权重也进行相应的平滑调整，从而在输入端丰富了小目标的特征表达，解决了正负样本极度不平衡的问题。
(2) 双机制特征增强与双向融合网络架构
小目标由于像素占比少，经过多层卷积后关键细节容易丢失。本研究对SSD（Single Shot MultiBox Detector）的网络架构进行了深度优化。首先，引入了双机制特征增强模块：一方面利用并联注意力机制对特征图进行加权，抑制背景噪声，使模型聚焦于目标区域；另一方面采用多核分组卷积机制，通过不同比例的卷积核扩充感受野，兼顾了检测速度与语义信息的获取。其次，构建了双向特征融合模块，通过自顶向下和自底向上的路径，利用逐元素相加的方式，将浅层的细节表观信息与深层的高维语义信息紧密结合，显著提升了对小目标的特征提取能力。
(3) Repulsion损失函数与自适应后处理优化
在密集场景下，相邻目标的检测框容易相互干扰，导致漏检或误检。为此，研究采用基于Repulsion（排斥）优化的损失函数替换传统的回归损失。该损失函数在包含目标与Ground Truth的吸引项之外，增加了专门的排斥项，用于增大预测框与周围非目标Ground Truth以及其他预测框之间的距离，迫使检测框尽可能分散并准确包围各自的目标。此外，针对非极大值抑制（NMS）后处理中阈值难以确定的问题，建立了阈值与检测框数量的映射关系，实现了阈值的自适应选取，有效解决了密集小目标检测中重叠框的误剔除问题。
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