YOLO 常见问题

六、常见问题

• 需要多少张标注图才够？没有统一答案，取决于类别数与场景复杂度。工程上的做法是先标一批跑通流程，看混淆矩阵找出弱项再定向补采，而不是一次性标几千张。
• 为什么验证集精度很高，现场效果很差？典型的域偏移：训练数据的成像条件与现场不一致。先对齐光照、相机参数、拍摄角度，再考虑模型。
• YOLO 能做分割吗？可以，同一系列里通常有实例分割与姿态估计的变体，接口风格一致，具体支持情况以官方文档为准。
• CPU 上能跑吗？能，但要选最小档、降低输入尺寸，并接受较低的帧率；对节拍有要求的产线还是需要加速卡。
• 量化后掉点严重怎么办？先确认是不是直接对整网做了低精度量化，可以保留首尾层用高精度，或用一批真实数据做校准；仍不达标就退回半精度。