首先，要了解清楚檢測的場景下，肉眼能否區分出目標的差異性。

如果可以區分，那觀察數據周圍背景的差異是否較大，可以先通過添加樣本來提升模型的檢測精度。添加樣本時一定要注意，樣本標注的準確性，樣本的豐富性，防止出現過擬合。可以對樣本數據進行操作，通過旋轉、縮放、翻轉、裁剪、顏色變換等方式增加數據的多樣性，提升模型的泛化能力，使用GAN或其他方法生成合成數據，增加訓練樣本的多樣性。

如果檢測的精度依然不夠，就要進行算法的優化，可以按照在業務需求可以的條件下，選擇更大一些的backbone。特征融合結構可以采用pan這樣的結構，實現自上而下和自下而上的特征融合檢測頭，在loss函數的設計上加大這個目標所占的權重，讓模型更加關注困難類別樣本的分類能力，可以添加注意力機制。讓模型更關注重要的特征區域。使用學習率調度策略（如Cosine Annealing、ReduceLROnPlateau等）來優化訓練過程。通過Dropout、權重衰減等方法防止過擬合。使用在大規模數據集（如ImageNet）上預訓練的模型進行遷移學習，使用大模型進行蒸餾學習。利用未標注數據進行自監督預訓練，提升模型的特征提取能力。如果目標場景與訓練數據分布不同，可以使用領域自適應技術（如對抗訓練）來提升模型在新場景中的表現。找到合適的調參方法，通過網格搜索、隨機搜索或貝葉斯優化等方法找到最優的超參數組合。以及采用合適的算法進行模型評估，使用交叉驗證、混淆矩陣、PR曲線等工具分析模型的表現，找到改進方向。

在后處理上可以優化NMS的閾值，減少重復檢測框。使用Soft-NMS替代傳統NMS，避免抑制重疊但正確的檢測框。可以采用多模型融合算法進行處理，采用投票加權的方式進行融合。

如果效果依然很差，可以嘗試調研性能更優秀的模型來解決這個問題，也可以采用分割任務進行精細化處理。

那，如果肉眼看上去效果都很差，那就調研硬件方案進行解決。

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