# Day 24 开发日志

**日期**：2025-12-30  
**主题**：YOLOE 室内导盲模型训练配置

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## 🎯 室内导盲模型训练准备

### 目标
配置并启动 YOLOE-11l-seg 模型的训练流程，用于室内导盲场景的实例分割。

### 工作内容

#### 1. 训练指南完善
- **更新文档** `NaviGlass/Yolo/室内导盲模型训练指南.md`
  - 修正 PyTorch 版本：`cu121` → `cu124` (适配 CUDA 12.8 驱动)
  - 简化 conda 环境名：`yoloe_blind` → `yolo`
  - 指定训练 GPU：`device=1` (第二块 RTX 3090)
  - 统一目录命名：`val` → `valid` (与 Roboflow 标准一致)

#### 2. 数据集选择与配置
- **放弃 COCO 格式数据集**：初始下载的 `indoor.v2i.coco-segmentation` 仅包含 `indoor/wall` 两个类别，不适合导盲任务
- **采用 Indoor Obstacle Detection v11 数据集**
  - 来源：Roboflow Universe
  - 规模：1440 张训练 + 57 张验证 + 54 张测试
  - **8 个关键类别**：closed_door, door, elevator, escalator, footpath, obstacle, person, wall
  - 格式：YOLOv11 原生格式，无需转换

#### 3. 目录结构统一
调整本地目录结构与服务器一致：
```
NaviGlass/Yolo/
├── yoloe-11l-seg.pt          # 预训练权重 (67.7MB)
├── train.py                   # 训练脚本
├── data.yaml                  # 数据配置
├── 室内导盲模型训练指南.md     # 文档
└── datasets/
    └── indoor_obstacle/       # 数据集
        ├── train/
        ├── valid/
        └── test/
```

#### 4. 训练启动
- 上传至服务器 `/home/rongye/ProgramFiles/Yolo/`
- 执行 `python train.py`
- 训练参数：
  - epochs: 150
  - batch: 16
  - imgsz: 640
  - cache: 'ram' (利用 192GB 内存)
  - amp: True (混合精度加速)

### 结果
- ✅ 数据集准备完成 (Indoor Obstacle Detection v11)
- ✅ 训练指南更新完成
- ✅ 目录结构统一
- ✅ 训练已在服务器启动

### 下一步
- 监控训练进度和损失曲线
- 训练完成后导出 TensorRT 格式 (.engine)
- 集成到导盲系统进行实际测试