“水下拍到的照片糊成一锅粥，鱼都认不出自己，AI还能找得到？
”
刷到这条吐槽，潜水员集体点头。
别急，CEH-YOLO来了，4.4MB的小模型，156帧/秒狂飙，专治水下“找不着北”。
先说痛点：深海光线像被搅浑的牛奶，颜色跑偏、颗粒噪点、目标小得跟芝麻似的。
传统算法要么算力吃紧，要么直接摆烂。
CEH-YOLO把YOLOv8拆开重装，塞进三个外挂——
HDA模块，可变形注意力像橡皮泥，自动把采样点掰到鱼眼、螺旋桨裂缝这些关键位置，模糊背景直接虚化，省得干扰。
ESPPF模块，多尺度特征打包成“压缩饼干”，颜色纹理一次嚼碎，重叠的小目标也能掰开看清。
CD模块，并行小助手专门盯不同尺寸的特征图，漏检？
不存在的。
损失函数换成WIoU v3，边界框回归不再“手抖”，框得准，跑得还快。
实测DUO数据集88.4%mAP，UTDAC2020拿到87.7%，比上一代YOLOv7-CHS轻一半，速度却翻倍。
有人吐槽：Transformer模型参数爆炸，EfficientDet又挑硬件。
CEH-YOLO直接砍掉冗余，11.6 GFLOPs，树莓派都能带得动。
潜水艇、ROV、甚至浮标摄像头，插上就能跑，实时画面里小螺丝钉都标红圈。
顺带把图像增强也打包了。
Retinex算法先给画面“美白”，深度学习再补细节，省得额外开一条预处理流水线。
一次前向传播，增强+检测全搞定，训练数据不够？
官方说随便拍几张水下废片也能凑数，别太离谱就行。
小目标怎么救？
FPN-PAN结构像叠积木，语义+定位信息层层加码，比FasterR-CNN那种两阶段磨叽法快得多。
单阶段直接出框，鱼群擦身而过也能瞬间锁定。
个人看法：这模型最香的是“不挑场景”。
珊瑚礁、沉船、养殖网箱，光线再离谱，CEH-YOLO都能稳住。
唯一小遗憾——目前只在公开数据集上跑，真放到漆黑一片的深海热液口，还得再喂点极端样本。
不过4.4MB的体量，后续OTA升级毫无压力。
一句话总结：水下作业别再扛着笨重工作站了，揣个U盘大小的模型，鱼群、垃圾、裂缝统统现形。
下次潜友再抱怨“拍了个寂寞”，直接把CEH-YOLO甩过去，让他闭嘴惊艳。