要提高視覺檢測技術(shù)對小物體的識別能力，可以從以下幾個方面入手：

1. 優(yōu)化模型設(shè)計：

采用特征金字塔、沙漏結(jié)構(gòu)等網(wǎng)絡(luò)子結(jié)構(gòu)，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對多尺度尤其是小尺度特征的感知和處理能力。

提升感受野，使網(wǎng)絡(luò)能夠更多地利用上下文信息來增強(qiáng)檢測效果。

減少網(wǎng)絡(luò)總的下采樣比例，提高用于檢測的特征分辨率。

2. 改進(jìn)訓(xùn)練策略：

提高小物體樣本在總樣本中的比例，使模型在訓(xùn)練過程中更多地接觸到小物體，從而提高對小物體的識別能力。

利用數(shù)據(jù)增強(qiáng)手段，如將圖像縮小以生成小物體樣本，增加模型對小物體的適應(yīng)性。

3. 使用更大的輸入圖像尺寸：

在計算量允許的范圍內(nèi)，嘗試使用更大的輸入圖像尺寸，這有助于模型更好地捕捉小物體的細(xì)節(jié)特征。

4. 應(yīng)用高精度的圖像處理和測量算法：

利用高精度的圖像處理和測量算法，如圖像濾波、邊緣檢測、亞像素級邊緣定位等，對采集到的圖像進(jìn)行深度分析和處理，提高對小物體的識別精度。

5. 引入先進(jìn)的圖像處理技術(shù)：

隨著深度學(xué)習(xí)等算法的不斷優(yōu)化，可以引入更先進(jìn)的圖像處理技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)模型，來更準(zhǔn)確地識別和分析小物體。

通過優(yōu)化模型設(shè)計、改進(jìn)訓(xùn)練策略、使用更大的輸入圖像尺寸、應(yīng)用高精度的圖像處理和測量算法以及引入先進(jìn)的圖像處理技術(shù)，可以有效提高視覺檢測技術(shù)對小物體的識別能力。