数据增强：增加数据集的多样性和数量，可以通过旋转、翻转、缩放等方式增强数据集，提高模型的泛化能力。
改进网络结构：可以尝试调整网络的深度、宽度和感受野大小，以提高模型对小物体的检测效果。
使用预训练模型：可以使用在大规模数据集上预训练的模型作为基础网络，然后微调模型以适应小物体检测任务。
多尺度融合：将不同尺度的特征图融合在一起，可以提高模型对小物体的检测能力。
使用注意力机制：引入注意力机制可以帮助模型更好地关注小物体区域，提高检测精度。
剪枝和量化：可以通过剪枝和量化等技术减小模型的参数量，提高模型的推理效率。
硬件加速：可以选择使用GPU、TPU等硬件加速设备进行模型的训练和推理，提高模型的效率。
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