Keras-CV中YOLOv8-Seg模型对细长物体检测不佳的解决方案

问题背景

在使用Keras-CV框架实现YOLOv8-Seg模型进行目标检测时，当遇到细长形状的物体时，模型预测的边界框往往无法完整覆盖整个物体。具体表现为边界框在长轴方向上预测过短，仅能检测到物体的中心部分，而遗漏了两端区域。

技术分析

YOLOv8与早期版本不同，采用了无锚框(anchor-free)的检测方法。这意味着模型直接预测边界框坐标，而不是基于预设锚框进行偏移量预测。这种设计虽然简化了模型结构，但对于特殊形状物体的检测需要特别注意。

在640x640的输入分辨率下，模型默认使用特定大小的网格进行预测。对于长宽比差异很大的物体(如2100x3100原始尺寸中的细长物体)，标准网格划分可能无法有效捕捉物体的完整空间特征。

解决方案

1. 调整网格分辨率：可以修改模型的网格划分参数，增加长轴方向的网格密度。这能让模型在细长物体方向上获得更精细的特征表达。

2. 数据预处理优化：

   • 考虑使用非等比例缩放，在保持物体长宽特性的同时适应模型输入
   • 增加针对细长物体的数据增强策略

3. 损失函数调整：

   • 针对细长物体特点，可以调整边界框损失权重
   • 考虑使用更适合细长物体的IoU计算方法

4. 模型结构调整：

   • 增加特征金字塔网络中高层特征的权重
   • 调整检测头的感受野大小

实施建议

对于Keras-CV的具体实现，建议从网格分辨率调整入手。可以尝试修改模型初始化参数中的网格划分设置，使其更匹配细长物体的比例特性。同时，监控训练过程中验证集上边界框长轴方向的预测精度变化。

在实际应用中，还需要注意评估调整后的模型在常规物体上的检测性能，确保优化不会对其他类别产生负面影响。可以建立专门的细长物体评估指标，与常规检测指标分开监控。