围绕目标检测项目中的标注、训练、推理和导出环节，整理常见能力与落地建议。
适合统一类别名称、数据目录和标注规范，减少后续返工。
提前检查标签、路径、样本分布与类别数量，降低训练失败概率。
可在训练完成后快速验证模型效果，并对误检漏检进行复盘。
便于记录模型版本、训练参数和导出格式，方便后续部署切换。