调整策略主要包括以下几种：
调整网络结构：可以尝试增加或减少网络的层数、调整网络的通道数和卷积核大小等，以提高网络的表达能力和泛化能力。
数据增强：在训练过程中，可以对训练数据进行数据增强，如随机裁剪、翻转、旋转等操作，以增加数据的多样性，提高网络的泛化能力。
调整学习率：可以尝试使用不同的学习率调度策略，如学习率衰减、动态调整学习率等，以加快收敛速度和提高模型的准确率。
使用预训练模型：可以尝试使用预训练的模型来初始化网络参数，以提高网络的收敛速度和准确率。
精细调整参数：可以尝试调整损失函数的权重、优化器的参数等，以进一步提高网络的性能。
融合多尺度信息：可以尝试在网络中引入多尺度信息，如添加多尺度的特征图或利用金字塔结构来提高网络对细粒度对象的识别能力。
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