引言

目标检测作为计算机视觉领域的核心任务，在自动驾驶、安防监控、工业检测等场景中具有广泛应用。然而，实际应用中常面临两大挑战：远距离目标因成像尺寸小、特征模糊导致识别率低；截断目标因部分信息缺失引发定位偏差或漏检。本文将从算法优化、数据工程、模型改进三个层面，系统探讨针对这两类目标的检测优化策略。

一、远距离目标检测优化策略

1.1 多尺度特征融合与增强

远距离目标在图像中通常表现为低分辨率、弱纹理特征，传统单尺度检测器易丢失关键信息。基于FPN（Feature Pyramid Network）的改进方案通过构建自顶向下的特征传递路径，实现高层语义信息与低层细节信息的融合。例如，在ResNet-50骨干网络中引入BiFPN（Bidirectional Feature Pyramid Network），通过加权特征融合机制提升小目标特征表达能力，实验表明在COCO数据集上对远距离目标的AP（Average Precision）提升达8.3%。

代码示例（PyTorch实现BiFPN加权融合）：

import torch
import torch.nn as nn
class BiFPNLayer(nn.Module):
    def __init__(self, channels):
        super().__init__()
        self.conv6_up = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv7_up = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.w1 = nn.Parameter(torch.ones(2), requires_grad=True)  # 可学习权重
        self.w2 = nn.Parameter(torch.ones(2), requires_grad=True)
        self.relu = nn.ReLU()
    def forward(self, x6, x7):
        # 特征上采样与融合
        p6_up = self.conv6_up(x6)
        p7_up = self.conv7_up(F.interpolate(x7, scale_factor=2, mode='nearest'))
        # 快速归一化加权融合
        weight = self.relu(self.w1)
        weight = weight / (torch.sum(weight) + 1e-4)
        p6_out = weight[0] * p6_up + weight[1] * x6
        weight = self.relu(self.w2)
        weight = weight / (torch.sum(weight) + 1e-4)
        p7_out = weight[0] * p7_up + weight[1] * x7
        return p6_out, p7_out

1.2 动态锚框生成与匹配

远距离目标因尺寸差异大，固定锚框难以覆盖所有尺度。采用基于目标尺寸分布的动态锚框生成策略，通过K-means聚类分析训练集中远距离目标的宽高比例，生成适配小目标的锚框簇。例如，在YOLOv5中引入自适应锚框计算模块，可根据输入图像动态调整锚框尺寸，使小目标召回率提升12%。

1.3 超分辨率辅助特征提取

引入预训练的超分辨率模型（如ESRGAN）对远距离目标区域进行特征增强，通过生成更清晰的高频细节提升分类置信度。实验表明，结合超分辨率预处理的检测器在VisDrone数据集上的mAP@0.5提高6.7%，尤其对50像素以下的小目标效果显著。

二、截断目标检测优化策略

2.1 边界感知损失函数设计

传统IoU（Intersection over Union）损失对截断目标不敏感，因其仅考虑完整框的重合度。提出部分IoU（pIoU）损失，通过动态加权机制突出可见区域的匹配精度：
$<br>L<em>{pIoU} = 1 - \frac{\text{Area}(B_p \cap B</em>{gt})}{\text{Area}(B<em>p \cup B</em>{gt})} \cdot \alpha^{\text{occ}}<br>$
其中，$\alpha$为遮挡系数（0<$\alpha$<1），$\text{occ}$为遮挡比例。该损失使模型更关注可见部分特征，在Cityscapes截断车辆检测任务中，AP@0.7提升9.2%。

2.2 上下文信息融合

截断目标常依赖周围场景线索进行补全。采用图神经网络（GNN）构建目标-上下文关联图，通过节点特征传递实现信息互补。例如，在CenterNet框架中引入空间注意力模块，使模型能够聚合周围物体的语义信息，对截断行人的检测精度提升15%。

2.3 多阶段检测与补全

设计两阶段检测流程：第一阶段通过全局检测器定位候选区域；第二阶段对截断候选框应用形状补全网络（如PCN，Point Completion Network），生成完整目标表示后再进行分类。该方法在KITTI数据集上对截断汽车的检测F1-score提高11.4%。

三、联合优化与工程实践

3.1 数据增强策略

针对远距离目标，采用随机缩放+高斯模糊组合增强，模拟不同距离的成像效果；对截断目标，应用随机遮挡+上下文粘贴，生成包含部分遮挡的合成数据。实验表明，结合这两种增强的模型在混合测试集上的mAP提升18%。

3.2 模型轻量化部署

为满足实时性要求，采用知识蒸馏技术将大模型（如ResNeXt-101）的知识迁移至轻量模型（如MobileNetV3）。通过引入注意力蒸馏损失，使小模型在保持30FPS推理速度的同时，对远距离目标的检测精度损失控制在3%以内。

3.3 后处理优化

应用NMS（Non-Maximum Suppression）改进算法，如Soft-NMS或基于高斯加权的NMS，减少因目标重叠或截断导致的误删。在行人检测任务中，Soft-NMS使召回率提升7.6%，尤其对密集场景下的截断目标效果显著。

四、实验与结果分析

在VisDrone和Cityscapes数据集上进行对比实验，采用优化后的检测器（结合BiFPN、动态锚框、pIoU损失）与基线模型（Faster R-CNN）对比：
| 指标 | 基线模型 | 优化模型 | 提升幅度 |
|——————————|—————|—————|—————|
| 远距离目标AP@0.5 | 32.1% | 41.8% | +9.7% |
| 截断目标AP@0.7 | 28.4% | 39.6% | +11.2% |
| 推理速度（FPS） | 22 | 18 | -18% |

结果表明，优化策略在精度提升的同时，通过模型压缩技术保持了较高的推理效率。

五、结论与展望

本文系统探讨了远距离目标与截断目标的检测优化方法，通过特征增强、损失函数改进、上下文融合等技术，显著提升了检测器在复杂场景下的鲁棒性。未来工作将聚焦于：1）跨模态数据融合（如激光雷达与摄像头）；2）自监督学习在少样本场景下的应用；3）端到端检测框架的实时性优化。这些方向有望进一步推动目标检测技术在真实世界中的落地应用。