6在物体检测中，以下哪些技术可以用来提升模型的性能?A. 数据增强B. 迁移学习[1]C. 集成学习[2]D. 减少训练数据量E. 使用更复杂的网络结构

步骤 1：数据增强
数据增强通过变换原始数据（如旋转、缩放、翻转等）来增加训练数据的多样性，从而帮助模型更好地泛化到未见过的数据上，提升模型性能。
步骤 2：迁移学习
迁移学习利用在大规模数据集上预训练的模型，通过微调来适应特定任务，可以利用预训练模型学到的特征，减少训练时间和数据需求，提升模型性能。
步骤 3：集成学习
集成学习通过组合多个模型的预测结果来提高模型的准确性和鲁棒性，可以减少过拟合，提升模型性能。
步骤 4：减少训练数据量
减少训练数据量通常会降低模型的性能，因为模型无法从足够的数据中学习到足够的特征和模式。
步骤 5：使用更复杂的网络结构
使用更复杂的网络结构可以增加模型的表达能力，使其能够学习到更复杂的特征，从而提升模型性能。