>我有一个包含图像的数据集，每个图像都有一个单元格以及背景中一些较小的无关紧要的单元格。此数据集是否可以用于训练模型以检测和识别单个测试图像中的多个目标细胞？
其次，训练数据中的细胞大小与测试图像中的细胞大小不同会影响预测吗？
这听起来像是一个多目标检测（MOD）问题。您需要使用映像训练 MOD 模型，例如 YOLO 或 SSD（所需的格式和过程因框架和网络架构而异），然后它们应该能够检测到它们所训练数据的多个实例。使用仅包含一个实例或多个实例的图像进行训练不应产生根本差异。请注意，训练和推理过程并不是一件容易的事，但是，如果您没有神经网络和某些编程语言（例如 Python）的扎实背景。
我建议寻找一些关于自定义多对象检测的博客或 youtube 教程并遵循这些教程。