detr训练图片数较少的数据集如何

应对？

对于detr这种基于Transformer的目标检测模型，训练数据集对于性能影响非常大。如果使用较少的数据集进行训练，可以考虑一些技巧来提高模型性能，例如：

1.数据增强：通过对现有数据进行扭曲、旋转、随机裁剪等操作，增加数据集的多样性，从而增加模型的泛化性能。

2.迁移学习：使用预训练模型的特征来初始化模型参数，从而更好地利用现有的数据集信息。

3.使用合适的标注工具：对于数据集中标注困难的样本，可以使用一些合适的标注工具，如Scribble Annotation Tool，来加快标注过程，并增加数据集的多样性。

尽管这些方法可能无法完全替代大规模数据集的训练，但它们可以极大地提高模型性能，从而更好地适应小规模数据集的任务。