小目标检测算法是指用于检测小尺寸的目标（例如行人、车辆、交通标志等）的算法。

传统的目标检测算法往往需要大量的训练数据和计算资源，而且在处理小目标时效果不佳，因为小目标往往小而稀疏，难以准确地识别和分割。

为了解决这个问题，近年来提出了一些新的小目标检测算法，主要有以下几种：

1. 基于多尺度检测的算法：通过在不同尺度的图像上进行检测，然后将检测结果进行融合，来提高检测效果。

2. 基于区域建议网络的算法：通过首先生成一组候选框，然后使用区域建议网络（RPN）来筛选这些候选框，以减少误报率和提高检测准确度。

3. 基于目标检测的算法：使用一些优化技术（例如注意力机制、图像金字塔等），来提高检测小目标的准确度和稳定性。

4. 基于深度学习的算法：利用深度学习模型（例如卷积神经网络、循环神经网络等）来训练目标检测模型，以更好地处理小目标的图像数据。

这些算法都以不同的方式尝试解决小目标检测的问题，并在一定程度上获得了良好的效果。