数据标注需用 LabelImg 或 CVAT 标出目标框和类别，统一命名并生成。xml或。json 文件；数据组织按 YOLO、Faster R-cnn、tensorflow 要求转为对应格式；训练推荐 YOLOv8 或 Faster R-CNN，注意学习率、增强与早停；部署需导出 ONNX，用 ORT/TensorRT 加速，再 封装API 服务。
数据标注：用 LabelImg 或 CVAT 标出目标框和类别
标注是训练前最耗时但最关键的一步。推荐用LabelImg（轻量、本地运行）或CVAT（支持多人协作、带插件和自动标注辅助）。标注时需统一命名规范（如全小写、无空格），每张图生成一个同名的.xml（Pascal VOC）或.json（COCO）文件，内容包含目标位置（xmin, ymin, xmax, ymax）和类别名（如“car”“person”）。注意遮挡、小目标、边界模糊样本要如实标注，别跳过难例——模型后期泛化力就靠这些。
数据组织与格式转换：按框架要求整理成标准结构
不同模型对输入格式敏感。例如：
– YOLOv5/v8需要 train/val/test 三份图像 + 对应 .txt 标签（每行 class_id center_x center_y width height，归一化到 0~1）；
– Faster R-CNN（pytorch torchvision） 常用 COCO 格式，用 coco_utils.py 加载，或转为自定义 Dataset 类返回 image, target（含 boxes、labels、image_id）；
– TensorFlow Object Detection API 则依赖 TFRecord 文件，需用官方 generate_tfrecord.py 脚本转换。
建议写个简单脚本自动划分训练集（如 8:1:1）、检查标签完整性（有图无标 / 有标无图）、过滤无效框（坐标越界、宽高≤0），省得训练时报错中断。
模型训练：选好基线、调参、监控收敛
新手从 YOLOv8（ultralytics） 或torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn起步最稳。命令行一行启动训练：
yolo detect train data=dataset.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640 batch=16
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关键点：
– 学习率 ：初始设0.01（YOLO）或0.02（Faster R-CNN），用余弦退火或 StepLR；
– 数据增强 ：YOLO 默认开 Mosaic+MixUp，小数据集可保留，大场景可关 Mosaic 防过拟合；
– 早停与保存 ：监控map@0.5，保存 best.pt 而非 last.pt；
– 验证频率：每 5~10 个 epoch 跑一次 val，看 loss 是否下降、mAP 是否爬升，卡住就调学习率或增数据。
模型部署：转 ONNX + 推理加速 + 封装 接口
训练完的 .pt 或.pth不能直接上线。分三步走：
– 导出为 ONNX：YOLOv8 用 yolo export model=best.pt format=onnx；Faster R-CNN 用torch.onnx.export()，注意dynamic_axes 设好 batch 和 box 数；
– 推理加速 ：用 ONNX Runtime（CPU 快）、TensorRT（nvidia GPU 极致加速）、或openvino（Intel CPU 优化）加载 ONNX，比原生 PyTorch 提速 2~5 倍；
– 封装服务 ：flask/fastapi 写个 http 接口，接收图片 base64 或 URL，返回 JSON 格式检测结果（类别、置信度、xyxy 坐标）；也可打包成 docker 镜像，方便上 K8s 或边缘设备（Jetson、RK3588）。
基本上就这些。不复杂但容易忽略细节——标得不准、路径写错、归一化漏做、ONNX 输入尺寸没对齐，都可能让模型训不出或跑不动。边做边验证每一步输出，比全跑完再 debug 省十倍时间。
