训练集样本较少选择哪种yolo模型

当训练集样本较少时，可以选择使用YOLO模型的较小版本，例如YOLOv3-tiny或YOLOv4-tiny。

相对于YOLOv3或YOLOv4这些完整的模型，YOLOv3-tiny和YOLOv4-tiny在网络结构上更加简化和轻量化，参数数量更少。这样可以提高模型的训练速度和推理速度，并且适用于样本较少的情况。

YOLOv3-tiny与YOLOv4-tiny具有较少的卷积层和特征图分辨率，因此它们对于输入图像的细节表达能力可能较弱。但是，当样本较少时，这些模型相对更易于训练，因为它们是经过精心设计和优化的，且在训练过程中避免了过拟合的情况。

此外，在训练集样本较少的情况下，可以通过使用数据增强技术来扩充训练集，例如水平翻转、旋转、缩放等，以增加训练样本的数量和多样性。

总的来说，当训练集样本较少时，选择YOLOv3-tiny或YOLOv4-tiny可以在保证模型性能的同时，提高训练和推理的速度，并且相对容易进行训练。同时，结合数据增强技术可以进一步提升模型表现。