在航拍图像中检测小物体，尤其是对于海上救援等关键应用而言，是一项独特的挑战。及时检测水中的人可能意味着生死之间的差别。我们的研究重点是微调 Faster R-CNN（一种强大的两阶段物体检测器），以满足这一重要需求。

我们研究的核心是SeaDroneSee 数据集，这是一组重要的图像集合，用于训练模型识别遇险海员。我们通过将图像预处理成块来增强模型的学习能力，使其能够专注于更小、更详细的区域，并显著提高检测准确性。此外，我们还探索了这种方法与 SAHI 的高级切片技术之间的协同作用，并比较了它们的有效性。

我们的方法强调了数据预处理和  高级后处理技术的重要性。通过针对小物体检测的具体挑战定制这些步骤，我们的目标是实现顶级结果并突破航空影像分析的界限。