本文探讨结合传统图像处理与深度学习技术，解决小物体检测问题。通过OpenCV进行初步检测，再利用YOLO模型和SAHI方法提升准确性，成功识别复杂股票图表中的微小交易信号。

将数据点按适当时间间隔分组对于提升股票图表的可读性至关重要。利用JavaScript图表库的分组功能，用户可以将短时间间隔的数据聚合为5分钟、15分钟等更长时间段，从而更清晰地分析财务数据。