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在工业质检场景中如何应用YOLOE实现缺陷检测？

2025-08-27

1.4 K

场景适配方案

针对零件表面划痕、焊接缺陷等典型问题：

実施ステップ

数据准备阶段：
- 采集200+缺陷样本（需包含多种光照条件）
- 利用するlabelme标注缺陷区域（导出JSON格式）
モデル選択：
- 高精度场景：选用yoloe-v8l-seg.pt事前学習モデル
- 实时产线：改用yoloe-s-det.pt纯检测模型
部署优化：
- とおすexport.py输出ONNX/TensorRT格式
- セットアップ--conf 0.7避免误检（质检需严格）

典型的なワークフロー：

# 视觉提示模式（适合外观变异大的缺陷）
python predict_visual_prompt.py 
  --source conveyor.jpg 
  --ref defect_sample1.jpg 
  --checkpoint yoloe-l.pt

警告だ：对反光金属件，需先进行cv2.GaussianBlur前処理

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

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