工业质检场景的精度优化方法
针对小目标检测的特殊需求，可采取以下措施：
- Auflösung Anpassung：将输入分辨率提升至896或更高（需保持56的倍数），显著改善小目标识别能力
- 数据增强策略：训练时添加随机裁剪(RandomCrop)和缩放(Resize)增强，比例建议0.3-3.0范围
- 损失函数优化：修改训练代码中的focal loss参数，增加小目标的权重比例（建议γ=3.0）
- 特征金字塔增强：在RF-DETR-large版本中启用额外特征层（需修改model.py中的FPN设置）
注意：高分辨率训练需要调整batch_size（推荐降至2-4），同时配合grad_accum_steps保持总批次量。工业场景建议使用EMA权重（model_ema.pt）获得更稳定效果。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelRF-DETR: ein Open-Source-Modell für die visuelle Objekterkennung in EchtzeitDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 怎样提升RF-DETR在工业质检场景中的小目标检测精度？
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