from ultralytics import YOLO

# 加载 YOLOv11-Large 分割模型 (标准版本，支持自定义训练)
# 注意：YOLOE 不支持自定义类别数训练，需使用标准 YOLO11
model = YOLO("/home/rongye/ProgramFiles/Yolo/yolo11l-seg.pt") 

# 开始训练
results = model.train(
    data="data.yaml",
    epochs=150,           # 导盲任务建议150轮以确保收敛
    imgsz=640,            # 训练分辨率保持 640
    batch=16,             # 3090 显存大，16-32 均可
    device=1,             # 指定第二块 3090
    workers=16,           # 利用双路 Xeon CPU 的多线程能力
    cache='ram',          # 【核心优化】192GB内存足够载入全部数据，极大缩短IO等待
    optimizer='AdamW',     # 分割任务建议使用 AdamW
    close_mosaic=10,      # 最后 10 轮关闭增强，提升 Mask 边缘的细腻程度
    amp=True,             # 开启混合精度，提速并省显存
    project="blind_guide_project",
    name="yoloe_seg_blind_v1"
)