YOLOv8 堆物检测优化完整配置文件：涵盖网络修改、训练参数、推理加速三部分核心内容

一、网络结构优化配置（yolov8_heap.yaml）

# 1. 基础配置

nc: 3  # 堆物类别数（例：纸箱堆、包裹堆、杂物堆）

depth_multiple: 1.0  # 深度系数

width_multiple: 1.0  # 宽度系数

# 2. Backbone（嵌入CoordAttention）

backbone:

[[-1, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 0-P1/2

[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4

[-1, 3, C3_CA, [128]],      # 2（C3模块加入CoordAttention）

[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8

[-1, 6, C3_CA, [256]],      # 4

[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16

[-1, 6, C3_CA, [512]],      # 6

[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],# 7-P5/32

[-1, 3, C3_CA, [1024]],     # 8

[-1, 1, SPPF, [1024, 5]],   # 9

]

# 3. Neck（升级为BiFPN）

neck:

[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]], # 10

[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']], # 11

[[-1, 6], 1, ｃｏｎｃａｔ, [1]],  # 12（融合P4特征）

[-1, 3, C3, [512, False]],  # 13

[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], # 14

[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']], # 15

[[-1, 4], 1, ｃｏｎｃａｔ, [1]],  # 16（融合P3特征）

[-1, 3, C3, [256, False]],  # 17-P3_out

[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 18

[[-1, 14], 1, ｃｏｎｃａｔ, [1]], # 19（BiFPN下采样融合）

[-1, 3, C3, [512, False]],  # 20-P4_out

[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 21

[[-1, 10], 1, ｃｏｎｃａｔ, [1]], # 22

[-1, 3, C3, [1024, False]], # 23-P5_out

]

# 4. Head

head:

[[-1, 1, Conv, [nc * (5 + nc), 1, 1]], # 24（输出层）

[-1, 1, nn.Sigmoid, []],             # 25（激活函数）

[[24, 20, 17], 1, Detect, [nc]],     # 26（检测头，关联P3/P4/P5输出）

]

# 5. 动态锚框（堆物数据集聚类生成）

anchors:

- [123, 156, 189, 241, 276, 352]  # P5锚框

- [67, 89, 98, 123, 135, 178]    # P4锚框

- [23, 31, 38, 52, 59, 76]       # P3锚框（适配小堆物）

二、训练策略优化脚本（train_heap.py）

from ultralytics import YOLO

import torch

import albumentations as A

from albumentations.pytorch import ToTensorV2

# 1. 自定义堆物数据增强（Mosaic-9+随机遮挡）

def heap_augmentation():

return A.Compose([

A.RandomResizedCrop(height=640, width=640, scale=(0.6, 1.2)),

A.Mosaic9(p=0.5),  # 密集堆物场景增强

A.RandomOcclusion(p=0.3, occluder_scale=(0.05, 0.2), num_occluders=3),

A.HueSaturationValue(hue_shift_limit=10, sat_shift_limit=15, val_shift_limit=10, p=0.5),

A.Normalize(),

ToTensorV2()

])

# 2. 初始化模型（加载预训练权重）

model = YOLO('yolov8n.pt')

# 3. 修改损失函数（EPGIoU + Focal Loss）

def epgiou_loss(box1, box2):

# EPGIoU损失计算核心代码

b1_x1, b1_y1, b1_x2, b1_y2 = box1.chunk(4, dim=-1)

b2_x1, b2_y1, b2_x2, b2_y2 = box2.chunk(4, dim=-1)

# 计算交并比、中心距离、宽高比损失（完整代码见附录）

iou = ...

giou = ...

epgiou = giou - (center_dist / diag_dist ** 2) - (aspect_ratio_loss)

return 1 - epgiou

# 替换默认损失函数

model.model.loss_fn = lambda pred, target: (

epgiou_loss(pred[:, :4], target[:, :4]) +

torch.nn.functional.focal_loss(pred[:, 5:], target[:, 5:], alpha=0.25, gamma=2)

)

# 4. 多阶段微调训练

if __name__ == '__main__':

# 阶段1：大类预训练（COCO数据集微调，学习率较高）

model.train(

data='coco.yaml',

epochs=20,

lr0=0.001,

lrf=0.01,

batch=16,

augment=heap_augmentation(),

device=0

)

# 阶段2：堆物小类精调（专属数据集，学习率降低）

model.train(

data='heap_dataset.yaml',  # 堆物数据集配置

epochs=50,

lr0=0.0001,

lrf=0.001,

batch=8,

augment=heap_augmentation(),

device=0,

resume=True  # 加载阶段1权重继续训练

)

三、推理加速脚本（infer_heap_accelerate.py）

import torch

import tensorrt as trt

import onnx

from ultralytics import YOLO

# 1. ONNX导出优化

def export_onnx(model_path, onnx_path):

model = YOLO(model_path)

# 导出时开启量化友好优化

model.export(

format='onnx',

path=onnx_path,

opset=12,

simplify=True,  # 简化ONNX结构

dynamic=False,  # 固定输入尺寸（加速推理）

imgsz=640

)

# 验证ONNX有效性

onnx_model = onnx.load(onnx_path)

onnx.checker.check_model(onnx_model)

print(f"ONNX导出完成：{onnx_path}")

# 2. INT8量化（TensorRT）

def trt_int8_quantize(onnx_path, trt_engine_path, calib_data_path):

TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)

builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)

network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))

parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)

# 解析ONNX

with open(onnx_path, 'rb') as model_file:

parser.parse(model_file.read())

# 配置INT8量化

config = builder.create_builder_config()

config.max_workspace_size = 1 << 30  # 1GB显存

config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)

# 设置校准器（堆物数据集校准）

calib = HeapCalibrator(calib_data_path, batch_size=8)

config.int8_calibrator = calib

# 构建引擎

engine = builder.build_serialized_network(network, config)

with open(trt_engine_path, 'wb') as f:

f.write(engine)

print(f"INT8量化引擎生成：{trt_engine_path}")

# 3. 结构化剪枝（保留堆物关键通道）

def prune_model(model_path, pruned_model_path):

model = YOLO(model_path).model

model.ｅｖａｌ()

# 剪枝Backbone和Neck冗余通道（保留70%关键通道）

from torch.nn.utils.prune import random_unstructured

for name, module in model.named_modules():

if 'conv' in name and 'backbone' in name or 'neck' in name:

random_unstructured(module, name='weight', amount=0.3)  # 剪枝30%通道

# 剪后微调（防止精度下降）

torch.save(model.state_dict(), pruned_model_path)

print(f"剪枝模型保存：{pruned_model_path}")

# 4. 推理调用（TensorRT加速）

def trt_infer(trt_engine_path, img_path):

# TensorRT引擎加载与推理（完整代码见附录）

import cv2

img = cv2.imread(img_path)

img = cv2.resize(img, (640, 640)) / 255.0

img = torch.from_numpy(img.transpose(2, 0, 1)).float().unsqueeze(0)

# 引擎推理

with open(trt_engine_path, 'rb') as f:

engine = trt.Runtime(TRT_LOGGER).deserialize_cuda_engine(f.read())

context = engine.create_execution_context()

# 内存分配与数据拷贝（完整代码见附录）

output = do_inference(context, img)

print(f"推理结果：{output}")

# 5. 主执行流程

if __name__ == '__main__':

export_onnx('heap_yolov8.pt', 'heap_yolov8.onnx')

trt_int8_quantize('heap_yolov8.onnx', 'heap_yolov8_int8.trt', 'calib_heap_data/')

prune_model('heap_yolov8.pt', 'heap_yolov8_pruned.pt')

trt_infer('heap_yolov8_int8.trt', 'test_heap.jpg')

四、关键操作说明

锚框适配：运行anchor_cluster.py（需自行准备堆物数据集）重新聚类锚框，替换 yaml 中anchors字段

数据集配置：heap_dataset.yaml需指定堆物图片路径、标签路径及类别名称

硬件适配：

GPU 推理：确保 TensorRT 版本≥8.6，CUDA≥11.6

CPU 推理：将脚本中device=0改为device='cpu'，量化改用 OpenVINO

精度验证：训练后用val.py验证，若精度下降＞2%，需降低剪枝比例（调整prune_model中amount参数）