總結與行動建議
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立即行動：?顯著增加6種相似BGA的高質量、多樣化訓練數據（2倍以上是合理起點）。
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實施針對性數據增強：?設計模擬BGA實際成像挑戰（反光、模糊、視角變化）的增強方案。
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升級模型與損失函數：?嘗試引入注意力機制，將分類損失替換為
Focal Loss，并使用CIoU/EIoU。 -
優化訓練策略：?使用自適應優化器、學習率熱身與余弦退火，進行充分長周期的訓練（配合早停）。
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啟動主動學習循環：?持續收集模型在相似BGA上的錯誤樣本，優先標注并加入訓練集進行迭代。
單純增加數據量是必要條件，但非充分條件。?將高質量數據擴充與針對性的數據增強、模型結構改進（特別是注意力機制）、損失函數優化（Focal Loss）以及科學的訓練策略結合起來，才能最大程度地提升那6種相似BGA的區分能力，從而顯著提高整體mAP。持續進行基于難例分析的主動學習是突破瓶頸的可持續方法。
高質量、多的數據量
---持續更新~~~~)
