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针对小目标的检测算法通常需要在保证准确率的情况下提高检测速度，以下是一些常见的针对小目标的检测算法：
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YOLOv4-tiny：是You Only Look Once (YOLO)系列的轻量级版本，通过设计更小的网络结构和更高效的检测方法，在保持较高检测准确率的情况下，大幅提升了检测速度。 -
SSD：Single Shot MultiBox Detector (SSD)是一种单阶段检测算法，相较于传统的两阶段检测方法，SSD在准确率和速度之间取得了一个较好的平衡。SSD通过在特征图上设置多个不同大小和长宽比的锚框，对目标进行检测。 -
RetinaNet：RetinaNet也是一种单阶段检测算法，通过引入Focal Loss来解决类别不平衡问题，能够更好地检测小目标。RetinaNet通过特征金字塔网络来提取不同尺度的特征，并使用分支网络进行目标分类和定位。 -
EfficientDet：EfficientDet是一种高效的目标检测算法，通过使用EfficientNet作为骨干网络，并引入BiFPN特征融合模块和自适应滤波器等技术，能够在准确率和速度上都有较大提升。 -
CornerNet：CornerNet通过检测物体的角点来进行目标检测，能够在检测小目标时取得很好的效果。 -
CenterNet：CenterNet是一种单阶段检测算法，通过检测物体中心点和物体大小来进行目标检测，能够在小目标检测中取得较好的效果。 -
FCOS：Fully Convolutional One-Stage Object Detection (FCOS)是一种全卷积单阶段目标检测算法，通过将目标检测任务转化为像素级别的分类和回归问题，能够在小目标检测中取得很好的效果。 -
FSAF：Feature Selective Anchor-Free (FSAF)是一种无锚点的目标检测算法，能够对不同大小和形状的目标进行检测，并在小目标检测中取得很好的效果。
对于新手来说，推荐选择较为简单易懂的算法，这样可以更好地理解算法的原理和实现过程。其中，YOLOv4-tiny和SSD都是较为经典且易于理解的算法，它们都是基于锚点的目标检测算法，能够在小目标检测中取得不错的效果，同时也有较好的速度表现。
如果想要尝试一些新的算法，CornerNet和CenterNet也是比较易于理解的算法，它们分别基于角点和中心点来进行目标检测，能够在小目标检测中取得较好的效果。不过，这些算法在实现时需要较高的技术水平和计算机视觉背景知识，建议有一定基础后再进行尝试。
总的来说，新手可以从YOLOv4-tiny和SSD开始入手，先理解这些算法的原理和实现过程，然后再逐渐尝试其他算法。
虽然两种算法在目标检测的任务中都有较好的表现，但它们的具体效果取决于应用场景和任务要求。如果应用场景中存在大量小目标，可以选择YOLOv4-tiny；如果应用场景中的目标大小差异比较大，可以选择SSD。
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