数据质量往往先于模型复杂度#

很多时候，模型的上限由数据决定。数据是否稳定、标注是否一致、样本覆盖是否足够，都会比“再换一个 backbone”更直接地影响结果。

指标要和任务目标对齐#

单一指标很难完整描述效果。对于不同任务，我会更关注这些问题：

• 指标提升是否真的对应用户可感知的优化
• 边界样本有没有明显退化
• 推理速度和资源占用是否还能接受

工程实现不能太晚考虑#

如果一个方案在实验环境里表现很好，却很难部署、调试或复用，那它的实际价值会被大幅削弱。图像算法做得越深，越能体会“可维护性”这件事的重要。

我希望博客承担的角色#

这个博客里和图像算法相关的内容，会更偏向这些主题：

• 任务理解与问题拆分
• 模型实验中的关键取舍
• 工程化时容易被忽略的细节
• 算法与产品场景之间的连接方式

我希望它们最后能沉淀成一套更有复用价值的笔记，而不是零散的实验记录。