目标检测需协同优化数据、模型与训练：高质量标注（统一分辨率、规范框标、英文命名、均衡划分）是基础；YOLO系列适合实时，Faster R-CNN定位更准，Anchor-free更鲁棒；训练须监控mAP、损失趋势与可视化；部署需量化、裁剪与批处理优化。
目标检测的核心在于让模型既准确定位物体位置（用边界框），又正确识别物体类别。实现方案不靠堆算力，关键在数据、模型结构和训练策略的协同优化。
没有干净、一致、覆盖充分的标注数据，再好的模型也学不到有效特征。建议按以下方式准备：
初学者推荐 YOLOv8 或 YOLOv10，兼顾速度与精度；工业部署可考虑 YOLO-NAS 或 PP-YOLOE；若需高精度且资源充足，DETR 类 Transformer 模型更合适。
不是跑完 epoch 就完事，得看指标变化趋势、损失拆解和验证集表现：
训完模型只是开始，落地时卡在延迟或内存上很常见：
基本上就这些。不复杂但容易忽略——数据质量决定上限，模型选择影响开发节奏，训练监控决定收敛质量，部署优化决定能不能真正用起来。
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