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如何使用YOLOE进行自定义模型训练？

2025-08-27

1.3 K

训练自定义YOLOE模型需要以下关键步骤：

数据准备：收集标注数据集（如Objects365v1或GQA），建议至少包含5000张标注图像
生成分割标注：使用工具脚本转换已有标注为模型可识别的分割格式
构建训练缓存：生成模型训练所需的特征缓存文件以加速训练
启动训练：运行train_seg.py脚本开始模型训练
效果验证：使用验证集测试模型准确率

训练过程可以调整的重要参数包括：

批处理大小（batch size）
学习率（learning rate）
训练轮次（epochs）
数据增强选项

建议在支持CUDA的GPU服务器上进行训练，可大幅缩短训练时间。

本答案来源于文章《YOLOE：实时视频检测和分割物体的开源工具》

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