当前的研究主线：在 YOLOv8n 基础上加入 P2 高分辨率检测头，针对工地小目标场景做轻量化改进。
为什么选 P2
标准 YOLO 的最小特征图对小目标不友好。P2 检测头利用更深层的更高分辨率特征，显著提升小目标的召回能力，代价是少量计算量，适合 知识集/计算机视觉/边缘端部署。
当前进展
- ✅ 完成数据集标注与格式转换（YOLO → COCO）。
- ✅ 复现 YOLOv8n + P2 基线，mAP 有提升。
- 🔄 实验中：EMA 失效问题定位与修复。
- 🔜 下一步：知识集/计算机视觉/模型轻量化 蒸馏 + TensorRT 部署。
相关链接
- 理论原型见 知识集/计算机视觉/目标检测基础。
- 文章版整理在 博客。