Os seguintes métodos de otimização podem ser tentados quando o YOLOE estiver ausente:
- Ajuste do limite de confiança: através de
--confOs parâmetros diminuem o limite (por exemplo, 0,001) e aumentam a taxa de detecção - Número ampliado de testes: Uso
--max_detParâmetro Aumento do número máximo de alvos de detecção - Otimize a maneira como você é solicitadoPara cenários específicos, o uso de dicas textuais/visuais é preferível ao modo não solicitado.
- Atualizar a versão do modelo: uso de modelos pré-treinados maiores (por exemplo, atualização da versão S para a versão L)
- Ajuste fino do modeloAprendizagem de migração em dados de domínio para melhorar a detecção específica de alvos
Sugestões para lidar com cenários especiais:
- Para a detecção de alvos pequenos, é recomendável inserir imagens de resolução mais alta
- Para objetos ocluídos, tente a detecção de vários ângulos ou a análise de tempo
- Quando as condições de iluminação são ruins, o aprimoramento da imagem é realizado primeiro
Se o problema persistir, você pode verificar se o modelo foi carregado corretamente e confirmar se o formato dos dados de entrada atende aos requisitos.
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 " O que devo fazer se encontrar um problema de vazamento ao usar o YOLOE para inspeção?
