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使用YOLOE进行检测时遇到漏检问题该如何处理？

2025-08-27

1.3 K

当YOLOE出现漏检时可尝试以下优化方法：

调整置信度阈值：通过--conf参数降低阈值（如0.001），增加检出率
扩展检测数量：使用--max_det参数增加最大检测目标数
优化提示方式：对于特定场景，使用文本/视觉提示效果优于无提示模式
升级模型版本：采用更大的预训练模型（如从S版升级到L版）
微调模型：在领域数据上进行迁移学习，提升特定目标的检测效果

特殊场景下的处理建议：

对于小目标检测，建议输入更高分辨率的图像
对于遮挡物体，可以尝试多角度检测或时序分析
光照条件差时，先进行图像增强处理

若问题持续存在，可以检查模型是否加载正确，并确认输入数据格式符合要求。

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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