要提高视觉检测技术对小物体的识别能力，可以从以下几个方面入手：
1. 优化模型设计：
采用特征金字塔、沙漏结构等网络子结构，增强网络对多尺度尤其是小尺度特征的感知和处理能力。
提升感受野，使网络能够更多地利用上下文信息来增强检测效果。
减少网络总的下采样比例，提高用于检测的特征分辨率。
2. 改进训练策略：
提高小物体样本在总样本中的比例，使模型在训练过程中更多地接触到小物体，从而提高对小物体的识别能力。
利用数据增强手段，如将图像缩小以生成小物体样本，增加模型对小物体的适应性。
3. 使用更大的输入图像尺寸：
在计算量允许的范围内，尝试使用更大的输入图像尺寸，这有助于模型更好地捕捉小物体的细节特征。
4. 应用高精度的图像处理和测量算法：
利用高精度的图像处理和测量算法，如图像滤波、边缘检测、亚像素级边缘定位等，对采集到的图像进行深度分析和处理，提高对小物体的识别精度。
5. 引入先进的图像处理技术：
随着深度学习等算法的不断优化，可以引入更先进的图像处理技术，如深度学习模型，来更准确地识别和分析小物体。
通过优化模型设计、改进训练策略、使用更大的输入图像尺寸、应用高精度的图像处理和测量算法以及引入先进的图像处理技术，可以有效提高视觉检测技术对小物体的识别能力。
