背景
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：
核心解决方案：
- 调整置信度阈值：とおす
--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：利用する
--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.py合体predict_visual_prompt.py) - 模型微调：用いる
train_seg.py基于场景数据fine-tune预训练模型
プログレッシブ最適化：
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）
この答えは記事から得たものである。YOLOE: リアルタイムのビデオ検出と物体分割のためのオープンソースツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 如何解决YOLOE在复杂场景中目标漏检的问题？
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