研讨主题：从“能用”到“好用”——模型性能的深层优化
经过最初几轮的训练，我们获得了 YOLOv8 模型在第一批声呐数据集上的基准性能数据。但 0-1先生 提醒我们，模型在实验室指标上的表现，距离其在复杂海洋环境中的实用性还有很长的路要走。本阶段的核心，就是通过科学的评估和调优，将模型的性能推向极致。
1. 关键指标评估：揭示模型缺陷
我们主要关注以下几个指标来诊断模型的健康状况：
| 指标名称 | 意义 | 初步结果诊断 |
|---|---|---|
| mAP (Mean Average Precision) | 衡量模型检测的精度和准确性的综合指标，是我们最终追求的目标。 | 结果中等偏低。表明模型的分类和定位能力仍需提升。 |
| Recall (召回率) | 正确识别出的目标占所有目标的比例，关注漏检情况。 | 召回率偏低。证实了我们对声呐图像中“小目标”（远距离鱼群）容易被漏检的担忧。 |
| Precision (精确率) | 模型识别出的目标中，真正正确的比例，关注误检情况。 | 精确率尚可。但对海底障碍物（Seabed_Obstacle）的误检率稍高，这可能会导致智能体做出不必要的避让动作。 |
| Loss Curve (损失曲线) | 观察训练和验证损失随 Epochs 的变化趋势。 | 收敛缓慢且验证损失波动较大。暗示当前学习率或数据增强策略不够理想。 |
0-1先生的结论：
“当前模型漏检问题严重，尤其在复杂背景下的小目标识别能力不足。我们需要一套系统性的优化方案，从数据和算法层面同时入手。”
2. 五大针对性调优策略
为了解决上述问题，我们与 0-1先生 共同制定了五项具体的调优策略：
策略一：强化声呐图像专属的数据增强（Data Augmentation）
默认的随机裁剪、翻转效果不佳。我们需要引入针对声呐特性的增强方法：
- 声呐滤波模拟：模拟声呐在不同介质下的衰减和噪声，增强模型的鲁棒性。
- 对比度/亮度自适应调整：使用 CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化），进一步提升模糊区域的特征区分度。
策略二：调整锚框（Anchor Boxes）与特征层
YOLOv8 虽然是 Anchor-Free 架构，但其内部的特征层划分仍至关重要。
- 针对小目标：如上次研讨，我们考虑引入 P2 或 P3 特征层。这些精细的特征层具有更高的分辨率，能够更好地捕获小目标（远处的鱼群）的像素信息，直接提升召回率。
- 优化 NMS (Non-Maximum Suppression)：调整 NMS 的阈值，适度放宽，以防止在鱼群密集区域将多个鱼群合并为一个。
策略三：重新设计损失函数权重
当前的损失函数可能对所有类别的目标一视同仁。
- 类别权重分配：给予小目标类别（例如小规模鱼群）更高的损失权重，迫使模型更关注这些难以识别的样本。
- 焦点损失 (Focal Loss)：考虑引入 Focal Loss 机制，以减轻大量简单负样本（背景区域）对训练过程的干扰，提高模型对困难样本的专注度。
策略四：系统性的学习率调度（Learning Rate Scheduling）
损失曲线的波动表明当前的学习率调度不够平滑。
- 采用 Warmup 策略：在训练开始阶段使用较低的学习率，防止权重在初始阶段被破坏。
- 采用 Cosine Annealing：让学习率按照余弦函数周期性或单调地下降，确保模型在训练后期能够精细地收敛到全局最优解。
策略五：扩大与平衡数据集
最终，一切优化都离不开数据。
- 收集更多难例：优先收集模型容易误检或漏检的声呐图像（例如鱼群紧贴水底或背景极其复杂），并将其添加到训练集中。
- 负样本采样：增加纯水域（无鱼群） 的图像作为负样本，以训练模型更好地拒绝背景杂波，降低误检率。
阶段总结：
在 0-1先生 的指导下，我们已将模型的优化路线从黑箱尝试转变为指标驱动。这五大策略将逐一被验证。当 YOLO 模型的性能达到我们预定的 mAP 指标（例如 0.8 以上）后，我们才能安全地进入下一个关键环节：DDPG 强化学习智能体的训练。