yolo-fastest训练自己的数据集，多目标情况漏检

对于YOLO-Fastest模型在训练自己的数据集时出现多目标情况的漏检问题，有几个可能的解决方案：

1. 数据集质量：首先，确保你的训练数据集具有高质量和多样性。检查数据集中是否存在标注错误、遮挡、模糊等问题，这些因素可能导致模型漏检。

2. 数据增强：通过数据增强技术来扩充你的训练数据集。例如，可以使用随机裁剪、旋转、缩放、平移等操作来增加样本的多样性，以帮助模型更好地学习目标的不同变体。

3. 调整模型参数：尝试调整YOLO-Fastest模型的相关参数，如anchors、confidence阈值等。调整这些参数可能会改善模型的漏检问题。

4. 数据平衡：确保数据集中不同类别的样本数量平衡。如果某些类别的样本较少，模型可能会倾向于忽略这些类别。

5. 多尺度训练：尝试使用多尺度训练方法。通过在不同尺度下训练模型，可以提高模型对不同目标大小的检测能力。

6. 集成学习：考虑使用集成学习的方法，如模型融合或模型投票。通过结合多个训练好的YOLO-Fastest模型，可以提高目标检测的准确性和鲁棒性。

请注意，以上解决方案是基于一般经验的建议，具体情况可能需要根据你的数据集和实际需求进行调整和优化。