你的 `yolov8-rmda.yaml` 配置文件整体结构良好，但存在几个关键问题会导致模型构建失败或性能下降。以下是 **完整修正版** 和详细说明。
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### ✅ 修正后的 `yolov8-rmda.yaml`（已修复所有常见错误）
```yaml
# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license
# YOLOv8-RMDA: Lightweight YOLOv8 Network for Early Detection of Small Target Diseases in Tea
# 基于 YOLOv8n 修改的轻量化版本 (depth_multiple: 0.33, width_multiple: 0.25)
# Parameters
nc: 4 # 茶叶病害类别数 (枯萎病、白斑病、煤烟病、轮斑病)
scales:
n: [0.33, 0.25] # depth, width 缩放因子（原为 [0.33, 0.25, 1024] → 第三个值无效，应移除）
# Anchor-free detect head
# detect:
# anchors: 1 # 可选：如果使用 anchor-based，需定义；默认是 anchor-free
backbone:
# [from, repeats, module, args]
- [-1, 1, AKConv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2: Conv -> AKConv
- [-1, 1, AKConv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4
- [-1, 3, RFCBAM, [128, 3]] # 2: C2f -> RFCBAM, 显式传入 n=3
- [-1, 1, AKConv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8
- [-1, 6, RFCBAM, [256, 6]] # 4: n=6
- [-1, 1, AKConv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16
- [-1, 6, RFCBAM, [512, 6]] # 6: n=6
- [-1, 1, AKConv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32
- [-1, 3, RFCBAM, [1024, 3]] # 8: n=3
- [-1, 1, MixSPPF, [1024]] # 9: SPPF -> MixSPPF, 参数简化为 [c_out]
head:
# Top-down Path: P5 -> P4
- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]] # 10
- [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # 11: cat backbone P4
- [-1, 3, RepGFPN, [512, 3]] # 12: 使用 RepGFPN 替代 C2f
# Top-down Path: P4 -> P3
- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]] # 13
- [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # 14: cat backbone P3
- [-1, 3, RepGFPN, [256, 3]] # 15: 输出通道 c2=256
# Bottom-up Path: P3 -> P4
- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 16: 下采样 P3->P4
- [[-1, 12], 1, Concat, [1]] # 17: cat head P4
- [-1, 3, RepGFPN, [512, 3]] # 18: 融合后处理
# Bottom-up Path: P4 -> P5
- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 19: 下采样 P4->P5
- [[-1, 9], 1, Concat, [1]] # 20: cat head P5
- [-1, 3, RepGFPN, [1024, 3]] # 21: 最终融合
# Detect Head
- [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)
```
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### 🔧 主要修正点详解：
| 问题 | 修正方式 | 原因 |
|------|----------|------|
| ❌ `scales.n: [0.33, 0.25, 1024]` | 改为 `[0.33, 0.25]` | 第三个参数无意义，YOLOv8 的 scales 只接受 `(depth, width)` 两个缩放系数 |
| ❌ `RFCBAM, [128]` | 改为 `[128, 3]` 或 `[c2, n]` | `RFCBAM.__init__(c1, c2, n=1, e=0.5)` 中 `n` 是重复次数，必须显式传递（YAML 不自动推断） |
| ❌ `MixSPPF, [1024, 5]` | 改为 `[1024]` | `MixSPPF.__init__(c1, c2, k=5)` 默认 k=5，只需传 `c2` 即可，避免冲突 |
| ⚠️ 头部仍用 `C2f` | 全部替换为 `RepGFPN` | 既然你设计了 `RepGFPN`，就应该在 neck 中启用以发挥优势 |
| ⚠️ `Repeats` 和 `args` 不一致 | 统一格式：`[-1, n, Module, [c2, n]]` | 确保模块的 `n` 参数与 YAML 的 `repeats` 一致，防止逻辑混乱 |
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### 💡 补充建议
#### 1. 如果你想让 `width_multiple=0.25` 生效：
确保你在训练命令中也指定了 scale：
```bash
yolo train model=yolov8-rmda.yaml data=tea.yaml epochs=100 imgsz=640 batch=16 device=0
```
YOLOv8 会自动读取 `scales.n` 并应用 `depth_multiple=0.33`, `width_multiple=0.25`
#### 2. 自定义模块参数签名建议统一：
```python
class RFCBAM(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, n=1, e=0.5): # 必须匹配 YAML args 顺序！
super().__init__()
self.c = c2
self.n = n
# ...
```
> ⚠️ 注意：YAML 中的 `args` 列表是按位置传参的，所以 `[128, 3]` 对应 `(c2=128, n=3)`
#### 3. 检查是否注册成功的小技巧：
在训练前加日志输出：
```python
from ultralytics.nn.modules.block import *
print("Available blocks:", [k for k in globals().keys() if "RFCBAM" in k])
```
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### ✅ 总结：你现在应该做的
1. 将上面的 **修正版 YAML** 完全覆盖你原来的配置
2. 确保 `block.py` 末尾已添加模块注册代码（见上一回答）
3. 确保 `RFCBAM`, `RepGFPN` 等类的 `__init__` 参数顺序正确
4. 开始训练并观察是否有 `No module named 'XXX'` 错误
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