文本处理虽不直接用于目标检测，但对标注文件解析、类别管理、日志分析、配置维护及多模态任务等关键环节至关重要。
文本处理本身不直接用于目标检测，因为目标检测是计算机视觉任务，处理对象是图像或视频，而非纯文本。但“文本处理”可能指以下几种实际关联场景：模型训练日志分析、标注文件（如YOLO的txt、COCO的JSON）解析、类别名称管理、数据集描述文档整理，或图文多模态任务中的文本辅助理解。掌握这些文本相关操作，是高效开展目标检测实践的重要基础。
目标检测依赖结构化标注，常见格式有YOLO（每图一个.txt）、Pascal VOC（XML）、COCO（JSON）。它们本质都是文本，需用Python准确读写。
split()和float()即可解析；生成时注意坐标换算和边界截断json.load()读取，修改annotations和categories字段后json.dump()保存；类别名必须与id严格对应\，推荐os.path.join）、坐标越界（>1.0或真实数据集中常存在错标、漏标、重复文件、损坏图像等问题，靠人工检查低效。文本处理可快速定位异常。
set(image_names) - set(label_names)找出缺失标注的图片训练过程产生大量文本日志（如TensorBoard event文件、终端输出、config.yaml）。善用文本工具能加速调优。
grep -E "val_loss|AP50"快速提取关键指标，配合awk '{print $NF}'取末列，生成训练曲线数据true非True）run_info.txt，避免“这次到底改了哪？”当目标检测融入文本信息（如RefCOCO、GLIP、GroundingDINO），文本处理能力直接影响效果。
nltk或jieba中文）、截断过长描述{"phrase": "red car", "bbox": [x,y,w,h]}）校验匹配精度不复杂但容易忽略——目标检测落地中，一半问题出在文本层面：标注错一位小数、类别名拼错、路径含中文、日志没存全。把文本当第一等公民来对待，模型才能真正跑起来。
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