YOLO如何处理小目标检测？

小目标检测是计算机视觉中的一个挑战，因为小目标在图像中占据的像素较少，这使得它们的特征更难以捕捉。YOLO（You Only Look Once）在处理小目标检测时采取了一些策略：

多尺度预测

YOLOv2开始引入了多尺度预测的概念，即在不同的尺度上进行预测，以便捕捉不同大小的目标。在YOLOv3中，这个概念被进一步发展，它在三个不同的尺度上进行预测，每个尺度都有三个不同大小的锚框。这使得YOLOv3能够更好地检测小目标。

锚框

YOLO使用了锚框（anchor boxes）的概念，这是一种预定义的、固定大小的框，用于预测目标的位置。通过使用不同大小的锚框，YOLO可以更好地检测不同大小的目标，包括小目标。

特征金字塔网络（FPN）

YOLOv3和YOLOv4使用了特征金字塔网络（FPN），这是一种能够在多个尺度上提取特征的网络结构。通过FPN，YOLO可以在不同的尺度上捕捉目标的特征，从而更好地检测小目标。