提案手法が小さなオブジェクトに対して性能が低下する課題を解決するためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず、マルチスケール特徴を活用することが重要です。具体的には、視覚-言語モデルにおいて、異なる解像度の特徴マップを統合することで、小さなオブジェクトの情報をより効果的に捉えることができます。次に、データ拡張技術を用いて、小さなオブジェクトを強調するようなトレーニングデータを生成することも有効です。例えば、画像のクロッピングやズームインを行うことで、小さなオブジェクトがより目立つようにすることができます。また、注意機構を改良し、小さなオブジェクトに対する注意を強化することで、モデルがこれらのオブジェクトに対してより敏感になるようにすることも考えられます。最後に、特定の小さなオブジェクトに特化したファインチューニングを行うことで、モデルの性能を向上させることができるでしょう。