Background
在安防监控、工业质检等场景中，复杂的光线条件和密集目标可能导致YOLOE出现漏检。以下是基于官方文档的优化方案：
Core Solutions:
- 调整置信度阈值：pass (a bill or inspection etc)
--conf 0.001参数降低默认阈值（通常0.25），对低置信度目标也进行检测 - 增加最大检测数量：utilization
--max_det 1000突破默认100个检测框限制 - 组合提示模式：对关键目标采用文本+视觉双重提示（例：
predict_text_prompt.pycombiningpredict_visual_prompt.py) - 模型微调：utilization
train_seg.py基于场景数据fine-tune预训练模型
Progressive Optimization:
若仍存在漏检，可：
- 生成SAM增强标注（
generate_sam_masks.py）提升分割精度 - 使用Objects365等大数据集重新训练（需128GB显存）
- 切换大尺寸模型（如yoloe-v8l-seg.pt）
This answer comes from the articleYOLOE: an open source tool for real-time video detection and segmentation of objectsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决YOLOE在复杂场景中目标漏检的问题？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil