本文介绍了在PyCharm中微调YOLO12、YOLO26和RF-DETR等SOTA目标检测模型的方法。作者先在COCO数据集上验证基线性能,再测试零样本在电缆损伤、骨折X光片和汽水瓶等专业数据集上的表现,结果接近零。经过10轮微调后,模型在电缆和汽水瓶任务上表现良好,但骨折检测仍具挑战。文章强调预训练模型不等于可直接部署,需根据任务选择合适模型。
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