分享目标检测快速 “水论文” 的经验，从前期准备到后期写作全覆盖，希望能给大家提供切实帮助～
一、选对模型，少走弯路
新手不要一上来就选复杂模型，如果追求实时性，优先选 YOLO 系列，它参数量不大，上手门槛低，但要注意 YOLO 用的人多，后续改造时得多花心思做出差异化。
如果想做 Transformer 相关方向，选 DETR 系列需要注意：原始 DETR 和 DINO 参数量太大，普通人很难改出明显效果，建议优先挑实时性强、参数量小的 DETR 衍生版本。
这一步的核心原则是 “快速跑通、方便修改”，只有模型基础选得合适，后续实验才能顺畅推进。
二、数据集：不贪大，够用就好
数据集是实验的基础，但没必要盯着顶会常用的 COCO、Object365 这类大尺寸数据集，因为它们规模太大，用普通设备训练一次动辄要三四天，完全没必要。
优先选领域内常见的小规模数据集，比如 visdrone、KITTI、crowdhuman 这些，大多规模在 5G 以内，用 4090 显卡训练，很快就能出结果。
另外要注意两个细节：一是数据标签必须认真处理，自己标数据的话用 labelimg 这类工具就很方便，标注质量会直接影响训练效果；二是拿到数据集后，一定要用代码自动按比例分成训练集、验证集和测试集，这样后续训练流程才规范，实验结果也更有说服力。
为了帮大家节省选数据集的时间，我已经整理了部分经典、热门的目标检测数据集，大家可以直接参考，快速找到适合自己研究方向的数据集。
三、没思路？从改造他人成果入手
如果暂时没找到全新的创新点，“改造别人的成果” 是个高效思路。
平时多关注网上分享的 “即插即用” 模块，拿过来做二次创新，比如抽一个模块的部分结构，额外加几层卷积，再用 add 或 concat 做特征融合，就能形成自己的改造方案。
卷积模块还可以试试重参数化，推理时能合并结构减少参数量，性价比很高。甚至可以跨领域尝试，把 NLP 领域的模块放到 CV 目标检测里，说不定能有意外的效果。
这里改造时要抓重点：目标检测里最好改的是 backbone、特征融合部分和损失函数，先把这几部分改好，容易快速出效果；DETR 类模型的检测头比较复杂，要是时间紧张可以先放一放，等基础部分落地了再慢慢优化。
实在没头绪的话，就用 “A+B+C” 公式：A 是现有成熟算法（比如 YOLO），B 是新场景（比如专门检测船舰），C 是简单优化（比如加个注意力机制），三者组合起来就是两个创新点，完全够支撑一篇论文。
这边可直接调用的即插即用模块大家可直接用我整理好的，我另外也准备了135个目标检测前沿算法，论文和开源代码都打包了，大家可用作参考。
四、抓好训练细节，保证结果可信
训练环节的细节直接影响实验结果的认可度，这几点一定要注意：
训练前先测改进后模型的参数量、计算量和 FPS，如果参数量、计算量比原模型增加了，后续训练就要往提高 mAP 的方向努力，但要控制增量，不然容易被质疑 “为了提升效果牺牲效率”；如果想做轻量化方向，用轻量模块替换原有结构后，mAP 稍微降一点没关系，只要参数量、计算量大幅下降，而且 FPS 提升明显，就是合格的轻量化成果。
训练过程中，batch size 必须统一，不然不同模型的精度对比没有意义；最后呈现结果时，记得转成公认的 COCO 指标，这样和其他研究对比时更有说服力。
另外，还可以在代码里加几行函数，实现实时观测训练效果的功能，能随时看到数据变化，方便及时调整训练策略。
五、注重工作量，让论文内容更充实
想让论文内容饱满、显得工作量足够，有两个实用方向：
一是在模型里加量化、剪枝、知识蒸馏这些模块，这些技术不管是目标检测还是大模型领域都能用，不光写进论文能体现工作量，而且学好这些技术对以后就业也有帮助。
二是做好实验对比部分：如果有现成的可靠对比数据，直接用就行；如果没有，就用 mmdetection 框架复现其他研究的结果，保证对比数据真实可信，这样论文的实验部分会更扎实。
六、论文写作与展示的小技巧
论文内容做好了，呈现方式也很关键，这几个小技巧能让论文更出彩：
网络结构改完后，一定要做可视化，自己画一张清晰的结构图放进论文，比纯文字描述更直观；对比实验结果用表格呈现，不同模型的指标一目了然，方便审稿人快速 get 核心差异。
如果想直观展示成果，可以试试用 QT 搭个简单的展示页面，不用做太复杂的功能，只要能体现出你对成果的落地思考和努力就行。
最重要的是 “讲好故事”：实验结果可能和预期不一样，这时候不用慌，重点突出自己改进的亮点，以及实验中发现的有价值的结论，比如 “某模块在小目标检测场景下效果提升更明显”，让论文的创新价值更突出。
