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Python
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from ultralytics import YOLO
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# 加载 YOLOv11-Large 分割模型 (标准版本，支持自定义训练)
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# 注意：YOLOE 不支持自定义类别数训练，需使用标准 YOLO11
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model = YOLO("/home/rongye/ProgramFiles/Yolo/yolo11l-seg.pt")
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# 开始训练
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results = model.train(
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data="/home/rongye/ProgramFiles/Yolo/datasets/indoor_blind/data.yaml",
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epochs=150, # 导盲任务建议150轮以确保收敛
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imgsz=640, # 训练分辨率保持 640
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batch=16, # 3090 显存大，16-32 均可
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device=1, # 指定第二块 3090
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workers=16, # 利用双路 Xeon CPU 的多线程能力
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cache='ram', # 【核心优化】192GB内存足够载入全部数据，极大缩短IO等待
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optimizer='AdamW', # 分割任务建议使用 AdamW
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close_mosaic=10, # 最后 10 轮关闭增强，提升 Mask 边缘的细腻程度
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amp=True, # 开启混合精度，提速并省显存
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project="blind_guide_project",
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name="yoloe_seg_blind_v1"
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