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數據增強：增加數據集的多樣性和數量，可以通過旋轉、翻轉、縮放等方式增強數據集，提高模型的泛化能力。
改進網絡結構：可以嘗試調整網絡的深度、寬度和感受野大小，以提高模型對小物體的檢測效果。
使用預訓練模型：可以使用在大規模數據集上預訓練的模型作為基礎網絡，然后微調模型以適應小物體檢測任務。
多尺度融合：將不同尺度的特征圖融合在一起，可以提高模型對小物體的檢測能力。
使用注意力機制：引入注意力機制可以幫助模型更好地關注小物體區域，提高檢測精度。
剪枝和量化：可以通過剪枝和量化等技術減小模型的參數量，提高模型的推理效率。
硬件加速：可以選擇使用GPU、TPU等硬件加速設備進行模型的訓練和推理，提高模型的效率。
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