小目标检测精度不足是目标检测领域的常见挑战，YOLOv12通过引入创新的注意力机制和结构优化来针对性解决这一问题。以下是具体解决方案：
1. 选择适当的模型规模：优先使用中大型模型（如YOLOv12-M/L），这些模型具备更强的特征提取能力。对于计算资源受限的场景，可通过量化或蒸馏技术平衡性能。
2. 利用区域注意力机制：YOLOv12的Area Attention模块自动聚焦关键区域，实施步骤：
- 训练时自动激活该功能，无需额外配置
- 通过调整imgsz参数（建议≥640）增大输入分辨率
- 验证阶段观察小目标AP值变化
3. 数据增强策略：
- 在data.yaml中增加小目标样本比例
- 使用mosaic数据增强（默认启用）
- 添加随机缩放增强（RandomZoom）
4. 损失函数调优：修改runs/detect/train/args.json中的loss weights，提高小目标权重系数。
实施后可配合Supervision工具可视化检测效果，对比调整前后的精度指标。
本答案来源于文章《YOLOv12：实时图像和视频目标检测的开源工具》
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