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通过网络结构适配、训练策略针对性优化、推理工程化加速三维度协同，可实现堆物检测精度与实时性的双向突破。
一、网络结构优化：适配堆物检测特性
增强多尺度特征融合：将原始 FPN 升级为 BiFPN，强化中小尺度堆物特征传递，解决堆物尺度差异大的问题。
嵌入空间注意力机制：在 Backbone 的 C3 模块中加入 CoordAttention，聚焦堆物核心区域，抑制背景干扰和遮挡带来的特征混淆。
动态锚框调整：基于目标堆物数据集重新聚类生成专属锚框，提升边界框初始匹配精度，减少回归难度。
二、训练策略优化：强化堆物特征学习
针对性数据增强：采用 Mosaic-9 增强密集堆物场景，搭配随机遮挡、尺度缩放、亮度扰动，模拟真实堆物的复杂环境。
损失函数改进：使用 EPGIoU 损失优化边界框回归，结合 Focal Loss 缓解堆物密集导致的正负样本不平衡问题。
多阶段微调训练：先基于 COCO 预训练权重进行大类训练，再用堆物专属数据集进行小类微调，提升特征收敛效率。
三、推理加速方案：平衡速度与精度
轻量化量化：采用 INT8 校准量化方案，在精度下降≤2% 的前提下，推理速度提升 30%-50%，适配边缘设备部署。
结构化剪枝：对 Backbone 和 Neck 的冗余通道进行剪枝，保留堆物特征关键通道，模型体积缩减 40% 以上。
工程化优化：通过 ONNX 导出优化，结合 TensorRT 推理加速，针对 GPU/CPU 硬件特性调整推理参数，降低延迟。
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