1. 模型架构深度解析 🔍
YOLOv8 在 Backbone 设计上采用 CSPDarknet53，通过 Cross Stage Partial 结构提升梯度流动效率。其 Neck 部分引入 PAFPN（Path Aggregation Network with Feature Pyramid Network），显著增强多尺度特征融合能力。
⚠️ 注意：本教程基于 YOLOv8 官方文档 的技术细节展开，包含以下高级主题：
- 模型剪枝与量化技术
- 自定义数据集训练指南
- ONNX 格式转换与部署
- 多线程推理优化方案
2. 训练策略进阶 🔧
2.1 数据增强技巧
- MixUp：通过随机混合图像提升泛化能力
- Mosaic：4张图像拼接增强空间特征
- Random Affine：随机旋转/平移/缩放操作
2.2 损失函数调优
- CIoU Loss：相比传统IoU，新增中心点距离惩罚项
- Dynamic Loss Scaling：根据训练进度自动调整损失权重
- Focal Loss：解决类别不平衡问题
3. 部署实战指南 📦
3.1 本地部署
# 安装依赖
pip install torch torchvision
# 导出ONNX模型
yolo export model=yolov8n.pt format=onnx
3.2 云端部署
- 使用 Google Colab 进行 GPU 加速推理
- 部署到 AWS EC2 实例的完整流程详见 云服务指南
4. 常见问题与解决方案 💡
| 问题 | 解决方案 |
|---|---|
| 模型精度不足 | 增加训练轮次或调整锚框尺寸 |
| 推理速度慢 | 使用 yolo predict 的 --conf 参数优化置信度阈值 |
| 内存溢出 | 启用模型量化（--quantize 参数）或降低输入分辨率 |
📌 建议配合 YOLOv8 模型对比实验 进一步理解不同架构的性能差异。