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調整策略主要包括以下幾種：
調整網絡結構：可以嘗試增加或減少網絡的層數、調整網絡的通道數和卷積核大小等，以提高網絡的表達能力和泛化能力。
數據增強：在訓練過程中，可以對訓練數據進行數據增強，如隨機裁剪、翻轉、旋轉等操作，以增加數據的多樣性，提高網絡的泛化能力。
調整學習率：可以嘗試使用不同的學習率調度策略，如學習率衰減、動態調整學習率等，以加快收斂速度和提高模型的準確率。
使用預訓練模型：可以嘗試使用預訓練的模型來初始化網絡參數，以提高網絡的收斂速度和準確率。
精細調整參數：可以嘗試調整損失函數的權重、優化器的參數等，以進一步提高網絡的性能。
融合多尺度信息：可以嘗試在網絡中引入多尺度信息，如添加多尺度的特征圖或利用金字塔結構來提高網絡對細粒度對象的識別能力。
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