介绍小目标检测在计算机视觉领域的应用需求和现有技术的局限性，特别是针对图像中存在大量小尺寸物体的情况。
明确本文旨在通过融合图像增强技术来提高轻量化小目标检测算法的性能，以解决小目标检测中的漏检和误检问题。
阐述本研究对于提升小目标检测精度、降低计算复杂度和推动实际应用的重要性。
概述本文将涵盖的具体研究内容，包括图像增强技术的选择、轻量化小目标检测算法的设计与实现、实验设计及结果分析等。
描述研究的整体思路，包括如何通过图像增强来改善小目标的可见性，以及如何设计轻量化的网络结构来提高检测效率。
详细介绍本文采用的研究方法，包括图像预处理、小目标检测算法的选择和优化、实验平台和数据集的选择等。
介绍论文的章节安排，包括各章节的主要内容和逻辑关系。
总结本文的创新之处，包括新的图像增强技术的应用、轻量化小目标检测算法的设计、实验结果的改进等。
讨论轻量化小目标检测算法在实际应用中的重要性和必要性，特别是在资源受限环境下的应用需求。
概述现有的轻量化小目标检测算法及其优缺点，为后续研究提供对比基础。
介绍用于评估轻量化小目标检测算法性能的关键指标，如准确率、召回率、F1分数等。
分析轻量化小目标检测算法面临的挑战，包括小目标检测精度、计算效率和资源消耗等问题。
探讨轻量化小目标检测算法的发展趋势，包括新技术和新方法的应用前景。
介绍图像增强技术的基本概念、分类及其在计算机视觉中的应用。
探讨图像增强技术如何改善小目标在图像中的可见性，从而提高检测精度。
详细描述几种常用的图像增强技术，如直方图均衡化、自适应增强、多尺度增强等。
讨论如何根据具体应用场景选择合适的图像增强技术，包括考虑计算复杂度、增强效果等因素。
介绍图像增强技术在小目标检测中的具体实现方法和步骤。
提出设计轻量化小目标检测算法应遵循的原则，包括计算效率、内存占用、模型大小等方面。
介绍轻量化小目标检测算法的基本架构，包括网络结构、损失函数和优化器的选择。
讨论轻量化小目标检测算法中涉及的关键技术，如卷积核设计、特征提取、多尺度检测等。
探讨如何通过优化策略来进一步提升轻量化小目标检测算法的性能。
详细描述轻量化小目标检测算法的实现细节，包括代码结构、模块划分和接口设计。
介绍实验设计的整体思路和方法，包括实验数据的选择、实验环境的搭建等。
描述实验所用的数据集，包括数据集的来源、规模和特点。
介绍实验所用的硬件和软件环境，包括计算设备、操作系统和开发工具等。
详细描述实验的具体方案，包括实验流程、参数设置和评估指标。
分析实验结果，比较不同方法的性能差异，并讨论可能的原因。
展示实验结果的可视化图表，以便更直观地理解实验结果。
总结本文的研究成果和主要发现，包括图像增强技术和轻量化小目标检测算法的效果。
展望未来的研究方向，提出进一步改进和扩展的建议。
总结本文的研究贡献，包括理论和实践上的创新点。