如何提升模型在低分辨率类别上的表现

以下是提升模型在低分辨率类别上表现的一些方法：

1. 数据增强：通过旋转、缩放、平移等方式增强训练数据集，可以让模型更好地学习低分辨率类别的特征。

2. 使用更深的网络：深度网络可以提取更多的特征，有助于提升模型在低分辨率类别上的表现。

3. 使用预训练模型：预训练模型在大规模数据集上进行了训练，包含了更多的语义信息，可以帮助模型更好地理解低分辨率类别。

4. 使用注意力机制：通过引入注意力机制，可以让模型更加关注低分辨率类别的特征，提升其在这些类别上的表现。

5. 使用迁移学习：利用已经在低分辨率类别上训练好的模型进行迁移学习，可以加速模型的训练，提升其在低分辨率类别上的表现。