yolo模型精度提升策略
总结与行动建议
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立即行动： 显著增加6种相似BGA的高质量、多样化训练数据（2倍以上是合理起点）。
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实施针对性数据增强： 设计模拟BGA实际成像挑战（反光、模糊、视角变化）的增强方案。
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升级模型与损失函数： 尝试引入注意力机制，将分类损失替换为
Focal Loss，并使用CIoU/EIoU。 -
优化训练策略： 使用自适应优化器、学习率热身与余弦退火，进行充分长周期的训练（配合早停）。
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启动主动学习循环： 持续收集模型在相似BGA上的错误样本，优先标注并加入训练集进行迭代。
单纯增加数据量是必要条件，但非充分条件。 将高质量数据扩充与针对性的数据增强、模型结构改进（特别是注意力机制）、损失函数优化（Focal Loss）以及科学的训练策略结合起来，才能最大程度地提升那6种相似BGA的区分能力，从而显著提高整体mAP。持续进行基于难例分析的主动学习是突破瓶颈的可持续方法。
高质量、多的数据量