是的，物体大小显著影响图像识别系统。大多数现代模型，如卷积神经网络（CNN），通过分层处理视觉数据，在不同尺度上提取特征。较大的物体通常更容易检测，因为它们占据更多像素，为模型分析提供更多视觉细节（边缘、纹理等）。然而，较小的物体可能缺乏足够的像素信息，尤其是在低分辨率图像中，这使得它们更难与背景噪声或相似物体区分开来。例如，广角街景中的行人可能比附近的汽车占据更少的像素，如果模型没有针对小物体进行优化，可能导致检测精度降低。
处理不同物体大小时会出现技术挑战。许多图像识别流程会将输入图像重塑为固定尺寸（例如，早期 CNN 使用 224x224）以简化计算。这种重塑会扭曲小物体或压缩其特征，降低可识别性。为了解决这个问题，现代架构如特征金字塔网络（FPN）或 YOLOv4 使用多尺度处理，分析不同分辨率的图像以捕获大型和小型物体。数据增强技术，例如训练期间的随机缩放或裁剪，也有助于模型泛化到不同尺寸。然而，这存在权衡：更高的输入分辨率提高了小物体检测能力，但会增加内存和计算成本。例如，卫星图像分析通常需要专门的模型来在大场景中检测微小物体（如车辆），同时不牺牲性能。
实际应用突出了物体大小考虑的重要性。在医学影像中，检测 X 光片中的肿瘤等微小异常需要高分辨率输入和局部特征提取。相反，自动驾驶车辆依赖于处理不同距离（以及因此不同大小）物体的模型，从附近的交通标志到远处的行人。开发者必须根据用例调整方法：调整输入分辨率、选择具有多尺度能力的架构，或使用非极大值抑制等后处理技术过滤冗余检测。虽然大小不是唯一因素——光照、遮挡和物体方向也很重要——但忽略大小限制通常会导致实际部署中的性能不佳。