（两万字深度研究—如何提高模型准确率）目标检测准确率提高终极指南——模型准确率从约88%提升至98%以上的优化策略

目标检测准确率提高终极指南

针对现实世界中的企业级目标检测应用，本文探讨如何将模型准确率从约88%提升至98%以上的优化策略。我们将结合铁轨缺陷检测、杆塔螺栓松动识别、水泥杆裂缝识别等场景，全面分析数据处理、模型选择、训练技巧和部署优化的方法。

企业内部数据集处理方法

现实中企业自有的数据集规模可能有限。在仅有几十张图像的极端情况下，可以采取多种策略提升模型性能：

• 数据增强：通过旋转、翻转、缩放、加噪等图像变换扩充数据规模，使模型在更多变形态下学习特征。例如，对图像随机调整亮度/对比度或裁剪翻转，可有效增加样本多样性。
• 迁移学习：利用预训练模型的知识来弥补数据不足 (TranSDet: Toward Effective Transfer Learning for Small-Object Detection)。具体做法是使用在大型数据集（如COCO、ImageNet）上预训练的模型权重作为初始值，再在小数据集上微调。研究表明，将在