YOLOEがない場合、以下の最適化方法を試すことができる：
- 信頼閾値の調整スルー
--confパラメータで閾値を下げ（例えば0.001）、検出率を上げる - テスト数の拡大使用
--max_detパラメータ増加 最大検出ターゲット数 - プロンプトの表示方法を最適化する特定のシナリオでは、テキスト／ビジュアルキューの使用は、プロンプトなしのモードよりも望ましい。
- アップグレードモデルのバージョン例：バージョンSからバージョンLへのアップグレード
- モデルの微調整ターゲットに特化した検出を向上させるために、ドメインデータでマイグレーション学習を行う。
特別なシナリオに対処するための提案：
- 小さなターゲットを検出するには、より高解像度の画像を入力することをお勧めします。
- オクルードオブジェクトの場合は、マルチアングル検出またはタイミング分析を試してください。
- 照明条件が悪い場合、最初に画像補正を行う
それでも問題が解決しない場合は、モデルが正しくロードされていることを確認し、入力データ形式が要件を満たしていることを確認してください。
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 " YOLOEを検査に使用する際、漏れの問題が発生した場合はどうすればよいですか？
