5.4 关键技术：数据增强、训练策略、模型蒸馏、量化等

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5.4 关键技术：数据增强、训练策略、模型蒸馏、量化等 5.4 关键技术：数据增强、训练策略、模型蒸馏、量化目标检测算法的性能提升，除了依赖于网络结构本身的创新，更离不开一系列关键技术的辅助。本章将深入探讨数据增强、训练策略、模型蒸馏和量化这四个核心技术，它们在提升模型鲁棒性、泛化能力、推理速度和降低部署成本方面发挥着不可或缺的作用。 5.4.1 数据增强 (Data Augmentation) 数据增强是解决深度学习模型对数据量需求大、易过拟合问题的有效手段。通过对现有数据进行一系列变换，生成新的、多样化的训练样本，从而扩充数据集，提升模型的泛化能力和鲁棒性。 5.4.1.