小目标检测简介 小目标检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，它的目标是在图像中检测出尺寸较小的目标物体。小目标检测在实际应用中具有广泛的应用，例如在无人驾驶、智能监控、医学影像分析等领域中都有着重要的应用。 传统方法的局限性 传统的目标检测方法在小目标检测中存在一定的局限性。传统方法通常使用滑动窗口或者区域提议的方法进行目标检测，这种方法在处理小目标时容易出现漏检或误检的情况。传统方法的计算量较大，处理速度较慢，不适用于实时应用场景。 深度学习方法的优势 近年来，深度学习方法在小目标检测中表现

1. 什么是双目标定 双目标定是指通过对两个相机的内参和外参进行标定，确定两个相机之间的几何关系，以便进行双目视觉测量。在双目视觉中，两个相机之间的几何关系是非常重要的，因为只有在相机几何关系已知的情况下，才能进行深度信息的计算和三维重建。 2. 双目标定的原理 双目标定的原理是通过对两个相机的内参和外参进行标定，确定两个相机之间的基线长度和相对位置关系，以及两个相机的畸变参数，从而计算出两个相机之间的投影矩阵和基本矩阵。通过基本矩阵的计算，可以实现双目匹配和深度信息的计算。 3. 双目标定的