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。
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。
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（
defect, bolt），避免加载报错看 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）。
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。
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。
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