目标检测需掌握数据、模型与训练三者协同。数据要统一标注格式；小项目优选YOLOv8/v10；训练重看loss曲线而非仅mAP；部署先验PyTorch再转ONNX。
目标检测不是调个库就完事，关键是理解数据、模型结构和训练逻辑三者的配合。下面这些技巧能帮你少走弯路，快速上手并稳定出效果。
YOLO、Faster R-CNN、SSD 等主流模型对输入格式要求不同，但核心都依赖“框+类别”信息。别急着写代码，先确认你的标注是否规范：
初学阶段不建议直接上 DETR 或 Swin Transformer——参数多、显存吃紧、调试周期长。YOLO 系列更友好：
model.train(data='data.yaml', epochs=100) 一行就能跑起来验证集 mAP 高≠模型真行，很多情况是过拟合导致的假象。重点关注三个 loss 分量：
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class_weights 或用 Focal Loss训练完模型，别急着转 ONNX 或 TensorRT。先确保原始 PyTorch 模型能正确推理：
model.predict('test.jpg', conf=0.4) 快速验证结果是否合理（框位置、标签、置信度）model.export(format='onnx')，导出后务必用 ONNX Runtime 加载测试输出 shape 和数值是否一致基本上就这些。目标检测入门门槛不高，但细节决定成败——标得准、选得对、看得懂 loss、验得实结果，四步走稳了，自己训个能用的检测模型两三天就够了。
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