目标检测核心是定位与识别，自实现关键为选模型、备数据、调流程；初学者推荐YOLOv5/v8，轻量选YOLO-NAS/PP-YOLOE，高精度可选DETR/RT-DETR，避免直接用Faster R-CNN。
目标检测在图像处理项目中，核心是让模型既能定位物体（框出位置），又能识别类别（判断是什么）。不依赖黑盒API，自己实现的关键在于三步：选对模型结构、准备规范数据、调通训练与推理流程。
选一个适合项目的检测模型
初学者推荐从 YOLOv5 或 YOLOv8 入手——结构清晰、社区资源多、训练快、部署友好。轻量级场景可选 YOLO-NAS 或 PP-YOLOE；若需高精度且算力充足，可考虑 DETR 或 RT-DETR（但需更多调参经验）。不建议直接从Faster R-CNN开始，头重脚轻，调试周期长。
- 小数据集（
- 工业质检/多小目标 → 加入 mosaic 增广 + 调小 anchor 尺寸，或换用 YOLOv10 的 head 结构
- 边缘设备部署 → 训练后导出 ONNX，再用 TensorRT 或 OpenVINO 加速，注意输入尺寸和归一化方式对齐
数据准备比模型选择更影响效果
标注质量直接决定上限。用 LabelImg 或 CVAT 标出矩形框，但要注意：同类物体不能漏标、遮挡部分也要标（哪怕只露一角）、极小目标（
- 划分比例建议 7:2:1（训练:验证:测试），验证集必须含真实场景难例（如模糊、低光照、密集堆叠）
- 增广不是越多越好：旋转±10°、HSV随机扰动、mosaic（YOLO专用）、随机裁剪+缩放足够应对多数情况
- 类别名称别用中文路径或空格，统一用英文小写（如
defect,bolt），避免加载报错
训练过程要盯住三个关键信号
看 log 不是只等 loss 下降。重点观察：val/mAP@0.5 是否稳步上升、train/box_loss 是否收敛（不震荡）、precision/recall 曲线是否平衡（recall太低说明漏检多，precision太低说明误检多）。
- 前10个 epoch 先 freeze backbone 微调 head，防止小数据下过拟合
- mAP卡在0.4上不去？检查标注框是否偏大/偏小，或验证集和训练集分布不一致（比如训练全是白天图，验证全是夜间）
- 显存不够？改小 batch-size，或用梯度累积（grad accumulation steps=4 相当于 batch=16）
推理部署要闭环验证
训练完的 .pt 模型只是中间产物。真正落地要看它在真实摄像头流、手机相册图、甚至压缩后的微信图片上的表现。
- 写一个最小推理脚本：读图 → 预处理（resize+归一化）→ 推理 → NMS 后处理 → 可视化画框，全程不超过50行 Python
- 遇到“明明训练很好，实测全乱框”？大概率是预处理不一致：训练时用了 auto-resize，推理时用了固定 resize，或 RGB/BGR 通道搞反
- 想嵌入安卓或微信小程序？优先转 ONNX，再用 ncnn / TNN / Paddle Lite 接入，别硬啃 PyTorch Mobile
基本上就这些。目标检测不神秘，核心就是数据、模型、流程三者咬合严实。调通一个能跑的 pipeline 后，再按需优化精度、速度或鲁棒性。
