基于CARPK数据集的大规模车辆检测实战：从数据预处理到模型优化

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CARPK 数据集包含大量俯视角拍摄的停车场车辆图像，主要挑战来自三个方面：小目标密集、遮挡严重以及光照变化。通过 Matplotlib 可视化分析，我们可以更直观地理解这些特点。

标注分布分析
使用 Pandas 加载标注文件后，统计显示 60% 的车辆目标宽度在 20~50 像素之间（小目标）
绘制 bbox 宽高散点图可见明显聚类现象（适合 K -means++ 生成 Anchor）

尺度变化示例

plt.figure(figsize=(12,6))
plt.scatter(df['width'], df['height'], alpha=0.3)
plt.title('CARPK BBox Distribution')
plt.xlabel('Width(pixels)')
plt.ylabel('Height(pixels)')

遮挡情况统计
约 35% 的车辆存在 20% 以上的遮挡
采用可视化方法标注遮挡程度（红色半透明蒙版）

在 CARPK 验证集上的 benchmark 对比（输入尺寸 640×640）：

模型	mAP@0.5	FPS	显存占用
Faster R-CNN	78.2	8.7	5.2GB
RetinaNet	82.1	14.3	4.1GB
YOLOv5s	84.6	45.6	2.8GB
YOLOv5x	89.3	23.4	6.5GB

实际测试表明，单阶段检测器更适合密集小目标场景。YOLOv5 在精度和速度的平衡上表现最佳。

传统 K -means 对 CARPK 效果不佳，改进方案：

def kmeans_plusplus(boxes: np.ndarray, k: int) -> np.ndarray:
    """
    改进的 Anchor 生成算法
    :param boxes: (N,2) 宽高数组
    :param k: 聚类中心数
    :return: (k,2) Anchor 尺寸
    """
    # 1. 基于最大最小距离初始化中心点
    centers = [boxes[np.random.randint(len(boxes))]]
    for _ in range(1, k):
        dists = np.min([np.linalg.norm(boxes - c, axis=1) for c in centers], axis=0)
        new_center = boxes[np.argmax(dists)]
        centers.append(new_center)

    # 2. 标准 K -means 迭代
    while True:
        clusters = [[] for _ in range(k)]
        for box in boxes:
            distances = [np.linalg.norm(box - c) for c in centers]
            cluster_idx = np.argmin(distances)
            clusters[cluster_idx].append(box)

        new_centers = [np.mean(c, axis=0) if c else centers[i] 
                       for i, c in enumerate(clusters)]

        if np.allclose(centers, new_centers, atol=1e-6):
            break

        centers = new_centers

    return np.array(centers)

使用 Albumentations 组合光照和遮挡增强：

aug = Compose([RandomBrightnessContrast(p=0.5), 
    RandomShadow(p=0.3),
    GridDropout(ratio=0.1, random_offset=True, p=0.5),
    HueSaturationValue(hue_shift_limit=10, sat_shift_limit=20, val_shift_limit=10, p=0.5),
], bbox_params=BboxParams(format='pascal_voc'))

针对小目标优化 YOLOv5 结构：