多模态检测的技术实现
YOLOE创新性地整合了三种检测范式：文本提示检测通过CLIP模型实现语义理解，允许用户输入’person dog cat’等文字指令；视觉提示检测基于参考图像进行特征匹配；无提示模式则自动识别预训练的1200+LVIS数据集类别。这种多模态设计使系统能适应不同场景需求，从精确指定目标到开放场景全自动检测。
具体功能实现细节
- 文本模式：通过predict_text_prompt.py脚本运行，支持动态调整置信度阈值(–conf参数)
- 视觉模式：需先训练视觉提示模块(convert_segm2det.py + train_vp.py)，再执行predict_visual_prompt.py
- 无提示模式：内置类别词汇表通过predict_prompt_free.py调用，可调节最大检测数(–max_det参数)
实际应用表现
在LVIS基准测试中，系统展现出优秀的类别泛化能力。用户可根据检测精度需求灵活切换模式，如在安防场景使用视觉提示确保目标匹配准确率，或研究场景启用无提示模式进行全类别扫描。
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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