模型架構選擇與性能比較

開發者 u/BrashBunyip 分享了一個為期一個月的箭靶偵測專案，重點在於比較不同視覺基礎模型的效能。

實驗結果顯示，使用 DINOv3 進行預訓練的 ConvNext 架構表現最佳。

作為對照組，開發者測試了在 ImageNet 上預訓練的 ResNet 系列模型，雖然表現尚可但不如前者；而純 Vision Transformer (ViT) 則表現較差。

數據集構成與標註成本

為了訓練註冊（Registration）與偵測（Detection）兩個網路，開發者構建了混合數據集。

合成數據部分包含約 40,000 張透過 Blender 渲染的多樣化箭靶場景。

真實數據部分則使用了 8,000 張經過標註的圖片，其中大部分需由開發者手動標註，耗時約 20 小時。

最終訓練過程使用了約 100 萬個樣本，這些樣本是透過對原始 4.8 萬張數據進行大量增強（Augmentation）所生成。

兩階段偵測流程與後處理技術

系統運作分為註冊與偵測兩個階段。註冊網路負責識別靶面的目標、語義環帶、中心點及計分區。

偵測網路則接收裁剪後的影像，生成落點候選熱圖。為提高準確度，開發者將影像鏡像處理後再次通過同一偵測器，並在解碼器中合併兩者結果以尋找局部峰值。

開發者曾嘗試滑動視窗（Sliding Window）方法，但發現其效果並未優於上述雙向鏡像結合的方法。

幾何校正與最終評估指標

為消除透視傾斜，系統應用單應性變換（Homography Transform）將靶面展平至標準座標系。

針對非平面紙張造成的彎曲問題，開發者設計了一個修正步驟：比較註冊模型生成的語義環帶熱圖與理想幾何圓環的差異，並利用此偏移量進行徑向修正。

該系統在測試集上的 F1 分數為 96.6%，整張圖片完全正確（即無漏檢箭頭且無誤檢）的比例為 80.5%。