Обнаружение пожара на ранних стадиях является важным фактором, способным обеспечить снижение ущерба экономике и экологии, а также уменьшения количества пострадавших. Несмотря на возрастающую популярность нейронных сетей как современного метода решения задач в сфере компьютерного зрения, в работах в данной предметной области часто возникают методологические проблемы, ведущие к снижению или полному обесцениванию практических результатов. Данное исследование посвящено поиску таких проблем среди имеющихся работ по обнаружению пожара. В первом разделе проведен контрастный анализ двух работ, в ходе которого были выделены 11 метакритериев для оценки качества исследований. Во втором разделе проведен обзор нескольких работ, посвященных обнаружению пожара в различных условиях, как «классическими» методами, так и с помощью сверточных нейронных сетей. Показана важность правильного выбора метрик, необходимость выбора модели как процесса, полноценного описания исходных данных.