训练自定义YOLOE模型需要以下关键步骤：
- Data preparation：收集标注数据集（如Objects365v1或GQA），建议至少包含5000张标注图像
- 生成分割标注：使用工具脚本转换已有标注为模型可识别的分割格式
- 构建训练缓存：生成模型训练所需的特征缓存文件以加速训练
- priming training: Run
train_seg.py脚本开始模型训练 - Effectiveness Verification：使用验证集测试模型准确率
训练过程可以调整的重要参数包括：
- 批处理大小（batch size）
- 学习率（learning rate）
- 训练轮次（epochs）
- 数据增强选项
建议在支持CUDA的GPU服务器上进行训练，可大幅缩短训练时间。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何使用YOLOE进行自定义模型训练？
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