YOLOv8检测头加预测校准：二次修正边界框，定位AP+2.9%

做智能仓储的包裹检测项目时，曾被YOLOv8的“边界框偏移”逼到崩溃：快递盒明明在画面中央，模型框却总偏出1-2个像素，叠放的包裹更是“框粘框”——标注的是A包裹，框却把旁边的B包裹也圈了进去。原模型的定位AP始终卡在72.3%，勉强达到业务要求的“框准率≥90%”，但漏检和误检率一到高峰期就超标。

后来给YOLOv8的检测头加了“预测校准”模块，没改Backbone和Loss，仅在检测头里增加二次修正逻辑，定位AP直接冲到75.2%，包裹检测的框准率提升到95%，叠放场景的误检率从18%降到11%。这篇文章从实战角度，把“预测校准的设计逻辑、YOLOv8改造细节、实测效果”讲透，代码可直接复现，新手也能跟着优化出“框得准”的模型。

一、先揪根：YOLOv8边界框不准的3个核心原因

很多人觉得“框不准”是Anchor没调好，反复聚类锚框却没效果——其实问题根源在检测头的“预测逻辑缺陷”：YOLOv8的检测头只做“一次回归+直接输出”，没考虑预测过程中的误差，导致边界框和目标真实位置脱节。

1.1 缺陷1：Anchor-Based的“先验框不匹配”

YOLOv8虽说是Anchor-Free，但本质还是用预设的“参考框”做回归起点。如果参考框和目标真实形状差异大（比如细长的快递盒 vs 方形参考框），模型只能通过回归分支“强行拉拽”坐标，结果要么框偏大，要么框偏移，尤其是小目标（比如手机大小的包裹），偏移更明显。

1.2 缺陷2：回归分支与分类分支“解耦不彻底”

YOLOv8的检测头用“分类+回归”双分支，但