图像处理模型训练的核心是数据、模型、训练流程三者的闭环对齐。关键在于任务导向的预处理、动态权衡的模型选型、信号驱动的训练策略及可复现的验证迭代，而非堆砌算法。
图像处理项目中模型训练的核心，不在于堆砌最新算法，而在于数据、模型、训练流程三者的闭环对齐。关键不是“用什么模型”，而是“为什么用这个模型、它怎么适配你的数据和任务”。
很多项目卡在效果差，根源常出在预处理环节——把通用流程当万能公式。比如做医学图像分割，直接套用ImageNet的均值方差归一化，反而削弱病灶对比度；又如OCR方向的文本图像，简单resize会扭曲字符长宽比。
不要默认从ResNet50或YOLOv8起步。边缘部署要TensorRT兼容性，实时系统看推理延迟，小样本场景优先考虑特征迁移能力而非参数量。
学习率、weight decay、warmup步数这些参数，本质是控制模型在训练早期“学得有多快”和“学得多稳”。与其网格搜索，不如用loss曲线和grad norm做实时诊断。
测试集不能只看mAP或Accuracy。要拆解错误模式：是漏检？误检？定位偏移？语义混淆？这些才是模型改进的真实入口。
基本上就这些。模型训练不是黑箱炼丹，而是持续验证假设的过程——每个改动都该有明确的问题对应，每次失败都该留下可分析的线索。
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