Die Bedeutung von Tiny und Small Object Detection liegt in ihrer Relevanz für eine Vielzahl von Anwendungsfeldern in der Computer Vision. Diese Technologie spielt eine entscheidende Rolle in der automatischen Bilderkennung und findet Anwendung in Bereichen wie autonomes Fahren, Überwachungssystemen, Robotik und medizinischer Bildgebung. Kleine und winzige Objekte sind oft kritisch, da sie leicht übersehen werden können und dennoch wichtige Informationen liefern können. Beispiele für ihre Anwendungsfelder sind die Erkennung von Verkehrszeichen und Fußgängern in autonom fahrenden Fahrzeugen, die Identifikation von Mikroorganismen in medizinischen Bildern sowie die Erkennung von Sicherheitsbedrohungen in Überwachungsvideos. Daher ist die Entwicklung effizienter Methoden für die Tiny und Small Object Detection von großer Bedeutung, um die Sicherheit und Leistungsfähigkeit von Computer-Vision-Systemen in der realen Welt zu verbessern. Es liegt daher nahe in der Forschungsarbeit Deep-Learning-Verfahren hinsichtlich ihrer Eignung für Tiny und Small Object Detection zu untersuchen und zu entwickeln.