為了進一步提高小型物件偵測的精確度，同時保持高召回率和低延遲，可以考慮以下幾個策略：
改進數據增強技術：使用更先進的數據增強方法，如隨機裁剪、顏色變換和旋轉，來增加訓練數據的多樣性，這有助於模型更好地學習小型物件的特徵。
優化模型架構：在YOLO NAS Small架構中，進一步調整網絡層的數量和類型，特別是針對小型物件的特徵提取層，可能會提高模型對小型物件的敏感度。
使用多尺度檢測：在模型中實施多尺度檢測策略，這樣可以在不同的解析度下檢測物件，從而提高小型物件的檢測精度。
調整損失函數：針對小型物件的特性，設計專門的損失函數，強調小型物件的檢測準確性，這樣可以促使模型在訓練過程中更加關注小型物件的定位和分類。
集成學習：考慮使用集成學習方法，將多個模型的預測結果進行融合，以提高整體的檢測性能，這樣可以在保持高召回率的同時，提升精確度。
優化推理過程：通過量化和剪枝等技術來減少模型的計算需求，從而降低延遲，這對於實時應用至關重要。