当YOLOE出现漏检时可尝试以下优化方法：
- 调整置信度阈值: durch
--conf参数降低阈值（如0.001），增加检出率 - 扩展检测数量: Verwendung
--max_det参数增加最大检测目标数 - 优化提示方式：对于特定场景，使用文本/视觉提示效果优于无提示模式
- Upgrade der Modellversion：采用更大的预训练模型（如从S版升级到L版）
- Feinabstimmung des Modells：在领域数据上进行迁移学习，提升特定目标的检测效果
特殊场景下的处理建议：
- 对于小目标检测，建议输入更高分辨率的图像
- 对于遮挡物体，可以尝试多角度检测或时序分析
- 光照条件差时，先进行图像增强处理
若问题持续存在，可以检查模型是否加载正确，并确认输入数据格式符合要求。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelYOLOE: ein Open-Source-Tool für Videoerkennung und Objektsegmentierung in EchtzeitDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 使用YOLOE进行检测时遇到漏检问题该如何处理？
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