首先，要了解清楚检测的场景下，肉眼能否区分出目标的差异性。

如果可以区分，那观察数据周围背景的差异是否较大，可以先通过添加样本来提升模型的检测精度。添加样本时一定要注意，样本标注的准确性，样本的丰富性，防止出现过拟合。可以对样本数据进行操作，通过旋转、缩放、翻转、裁剪、颜色变换等方式增加数据的多样性，提升模型的泛化能力，使用GAN或其他方法生成合成数据，增加训练样本的多样性。

如果检测的精度依然不够，就要进行算法的优化，可以按照在业务需求可以的条件下，选择更大一些的backbone。特征融合结构可以采用pan这样的结构，实现自上而下和自下而上的特征融合检测头，在loss函数的设计上加大这个目标所占的权重，让模型更加关注困难类别样本的分类能力，可以添加注意力机制。让模型更关注重要的特征区域。使用学习率调度策略（如Cosine Annealing、ReduceLROnPlateau等）来优化训练过程。通过Dropout、权重衰减等方法防止过拟合。使用在大规模数据集（如ImageNet）上预训练的模型进行迁移学习，使用大模型进行蒸馏学习。利用未标注数据进行自监督预训练，提升模型的特征提取能力。如果目标场景与训练数据分布不同，可以使用领域自适应技术（如对抗训练）来提升模型在新场景中的表现。找到合适的调参方法，通过网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法找到最优的超参数组合。以及采用合适的算法进行模型评估，使用交叉验证、混淆矩阵、PR曲线等工具分析模型的表现，找到改进方向。

在后处理上可以优化NMS的阈值，减少重复检测框。使用Soft-NMS替代传统NMS，避免抑制重叠但正确的检测框。可以采用多模型融合算法进行处理，采用投票加权的方式进行融合。

如果效果依然很差，可以尝试调研性能更优秀的模型来解决这个问题，也可以采用分割任务进行精细化处理。

那，如果肉眼看上去效果都很差，那就调研硬件方案进行解决。