小目标检测是指在图像或视频中检测出尺寸较小的目标物体。传统的目标检测算法往往在大目标上有较好的表现，但在小目标上存在一些问题，如检测率低、误检率高等。因此，研究小目标检测算法具有重要意义。

当前的小目标检测算法主要分为两类：基于区域提取的方法和基于回归的方法。基于区域提取的方法主要是利用候选框来进行目标检测，如Selective Search、EdgeBoxes等算法。而基于回归的方法则是针对每个像素点进行分类和回归，如Faster R-CNN、YOLO等算法。

为了提高小目标检测的效率和准确率，研究人员采用了一系列的技术手段，如注意力机制、多尺度特征提取、密集预测等。其中，注意力机制被广泛应用于小目标检测中，利用它可以提高对小目标的关注度，以更好地完成检测任务。

小目标检测在很多领域都有应用，如智能安防、交通监控等。在未来的研究中，研究人员将继续探索小目标检测算法的性能，以更好地满足实际需求。