1. 模型选择建议 📦
- YOLOv8：推荐用于实时目标检测，支持多种预训练权重（如
yolo_v8s、yolo_v8m、yolo_v8l）
- YOLOv5：经典版本，适合需要灵活性的场景
- YOLOv7：在精度与速度之间取得平衡，适合复杂场景
- 轻量化模型：如
YOLOv8 Nano 适用于嵌入式设备 📱
2. 数据增强技巧 🌈
- 使用
Mosaic 和 MixUp 提升模型泛化能力
- 随机缩放（
RandomResizedCrop）模拟不同距离场景
- 旋转与翻转（
RandomRotation、HorizontalFlip）增强数据多样性
- 雨雪天气模拟（
Albumentations 插件）
3. 训练优化策略 ⚙️
- 学习率调整：采用
Cosine decay 或 Warmup 策略
- 混合精度训练：使用
AMP（自动混合精度）加速训练
- 分布式训练：通过
DDP（分布式数据并行）提升效率
- 早停机制：监控
mAP 指标实现自动早停
4. 推理加速方案 ⚡
- TensorRT优化：将模型转换为引擎文件提升推理速度
- ONNX Runtime：支持多平台部署（Windows/Linux/Mac）
- 模型剪枝：通过
Quantization 实现轻量化部署
- 多线程推理：利用
num_threads 参数提升并发能力
5. 常见问题解答 ❓
- Q: 如何处理小目标检测？
- A: 尝试使用
YOLOv8-S 模型并增加 small_object 增强策略
- Q: 模型精度下降怎么办？
- A: 检查数据平衡性，尝试
Focal Loss 或 Label Smoothing
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