小目标检测领域，特征融合是个关键技术，它通过整合不同层次或尺度的特征信息，有效提升了小目标的检测精度。比如北理工的轻量级特征融合EFC，即插即用，实现小目标检测高效涨点！

当前，这方向是CV研究热点，论文发表活跃，基本围绕轻量化模块设计、注意力机制优化、跨领域应用适配等展开创新。鉴于其仍然存在的不足，未来可能会在长尾分布问题、跨尺度特征对齐、无监督/弱监督学习、硬件协同设计等角度有新的破局思路。

今年刚开年，这方向就有不少新研究了，且开源代码丰富，很适合快速复现与改进。我这边挑选了11篇特征融合+小目标检测新论文，都很值得参考，想找灵感的同学可以看看。

全部论文+开源代码需要的同学看文末

YOLO-SK: A lightweight multiscale object detection algorithm

方法：论文提出了YOLO-SK模型，通过改进YOLOv5s的检测头和特征融合网络，提高了多尺度目标检测的精度，显著提升了小目标识别能力，同时保持模型的轻量化和复杂性，适用于低计算能力设备并在实际应用中展现出更好的鲁棒性和稳定性。

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