自定义训练流程
YOLOE支持通过三种方式适配新物体：
方案一：文本提示微调（5分钟速成）
- 准备10-20张带标注图片（COCO格式）
- modificações
class_names.txt添加新类别（如”defective_part”） - Em execução:
python train_text_prompt.py --data custom.yaml --weights yoloe-s.pt
方案二：视觉提示训练（适合无明确类别）
- Passos:
- fazer uso de
generate_sam_masks.py生成参考图分割掩码 - realizar
train_vp.py训练视觉编码器 - 预测时加载
vp_model.pt作为参考
- fazer uso de
方案三：全模型训练（最高精度）
需准备>1000张标注图：
- 转换数据集：
python tools/convert2yolo.py --data_path ./custom - 生成缓存：
python generate_grounding_cache.py --img-path ./train --json-path annotations.json - 启动训练（推荐A100显卡）：
python train_seg.py --batch 64 --epochs 100
Essa resposta foi extraída do artigoYOLOE: uma ferramenta de código aberto para detecção de vídeo em tempo real e segmentação de objetosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 如何实现YOLOE对自定义物体的高精度检测？
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch