合成数据（GAN/StyleTransfer）是提升目标检测模型泛化能力的有效手段，尤其适用于数据稀缺、场景覆盖不足或标注成本高的场景。如果需要具体代码或调参帮助，可以告诉我你的任务场景（如检测目标、现有数据量），我会提供更定制的方案！：已有数据但场景单一（如只有晴天图片，需要雨天/雾天）。：极端情况（如遮挡、极端视角）难以采集。：数据量极少（如稀有物体、特殊角度）。坚持迭代，你会看到效果提升！以

高分辨率图像的目标检测方法https://zhuanlan.zhihu.com/p/136798212https://zhuanlan.zhihu.com/p/172121380https://mp.weixin.qq.com/s/iHzyz937mEYlKhukM6kM6g

Python与PyTorch的版本对应：

Couldn’t open file: …/darknet/VOCdevkit/Flir/labels/FLIR_00005.jpeg在训练FLIR红外热成像数据时，遇到找不到文件的问题，参考链接https://github.com/pjreddie/darknet/issues/658在data.c文件中所有有关"jpg"部分，以"jpg"部分相同的格式添加"jpeg"。void fill_tr