5总结与展望
本研究针对目标检测领域中训练效率低、计算复杂度高以及小目标检测精度不足等关键问题，提出了高效的目标检测方法。通过对Transformer模型进行改进以及稀疏区域提取技术，本研究在提升模型性能和降低资源消耗方面取得了显著成果，为目标检测技术在实时应用和嵌入式设备中的推广提供了新的解决方案。
本研究设计了一种轻量级目标检测模型XFCOS，通过引入双重卷积交叉特征注意力（DCFA）机制和高效一维卷积，优化了Transformer的注意力模块。这一改进显著提升了模型的训练效率，同时降低了计算复杂度。并通过实验数据充分验证了XFCOS在性能与效率上的双重优势。此外，为了解决高分辨率图像中候选区域数量多、计算负担大的问题，本研究提出了SRE-Ret模型，该模型使用了稀疏区域提取（SRE）模块思想。该模块通过筛选可能包含目标的区域，减少冗余计算，并结合专门的小目标检测头模块显著提升了小目标检测精度。该模型的实验结果也同样验证了在小目标检测上的优势。本研究的创新之处可以归纳为几个方面：
第一，提出了DCFA机制，通过双重卷积和一维卷积优化注意力模块，既提升了特征提取能力，又降低了计算开销，为Transformer模型的轻量化提供了新思路。设计了XFCOS模型，实现了高效且精准的目标检测，使其适用于资源受限的场景，如嵌入式设备。
第二，设计了SRE-Ret模型，通过稀疏化处理高分辨率图像特征，有效减少冗余计算，同时提升小目标检测性能，为高分辨率图像处理提供了实用方案。虽然本研究已然取得一些实验成果，可还是存在着某些方面的局限性。在一些比较极端场景，比如是在检测极小目标或者密集目标的时候，模型所展现出来的性能其实还是存在着能够进一步提升的余地的。除此之外，模型在面对不同的数据集以及各式各样的硬件环境之时，其适应性还需要进一步地去加以验证。而这些存在的不足之处，为后续开展的相关研究指出了明确的方向。
参考文献（略）
