训练系统架构设计
YOLOE提供完整的训练pipeline，支持Objects365v1等主流数据集。其创新性地采用grounding_cache机制加速训练，通过generate_grounding_cache.py脚本预生成特征索引，使迭代效率提升3倍。系统整合SAM模型自动生成分割标注，大幅降低数据准备工作量。
关键训练流程
- データ準備：运行generate_sam_masks.py自动生成实例分割标注
- 特征优化：采用MobileCLIP提取视觉提示特征，减小模型体积
- 分散トレーニング：支持多GPU并行，yoloe-v8l-seg模型在8卡环境12小时可收敛
自定义训练建议
对于特定领域应用，推荐采用渐进式训练策略：先用LVIS数据集预训练，再用domain-specific数据微调。项目文档提供完整的超参数调节指南，包括学习率warmup策略和标签分配优化方法，确保各类别均衡学习。验证阶段可通过val.py脚本全面评估模型性能指标。
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的训练框架支持自定义数据集快速迭代
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