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安文

使用YOLOE除了預先訓練好model圖像辨識檔之外，還需要哪個檔處理文字部份？

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顯示先前的回應19 則當中的 3 則

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mobileclip2_b.ts

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如果你使用的是 YOLOE（YOLOE-11、YOLOE-v8、YOLOE-26 等開放詞彙版本），除了主要的模型權重檔（例如 yoloe-11l-seg.pt）之外，文字辨識部分通常需要用到 Text Encoder（文字編碼器），將文字提示（Prompt）轉換成向量嵌入（Embedding）供模型比對

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在使用 YOLO 系列模型（包含 YOLOE 或其他變體）進行物體偵測時，除了最重要的模型權重檔（預訓練好的 .pth, .onnx, 或 .engine 等形狀辨識檔）之外，處理文字部分（也就是定義模型能辨識出哪些物件的「標籤名稱」）通常還需要一個類別名稱檔案。

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d11433010

使用 YOLOE 進行文字提示（Text Prompt）物件辨識時，除了預先訓練好的影像辨識權重檔外，還需要搭配 CLIP 模型（如 OpenAI CLIP）的 Tokenizer 詞元化處理檔。

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D11433001

如果你使用的是官方的 YOLOE（Ultralytics 或 THU-MIG 版本），通常不需要另外準備一個獨立的「文字辨識模型檔」。文字相關的編碼器（Text Encoder）已經包含在 YOLOE 的架構與權重中，載入 YOLOE 的 .pt 模型後，就可以直接使用：

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d11336529

YOLOE若使用文字提示（Text Prompt）辨識，除預訓練權重外，還需搭配**文字編碼器模型檔**（如 CLIP Text Encoder），將文字轉成特徵向量供模型比對辨識。

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YOLOE若使用文字提示（Text Prompt）辨識，除預訓練權重外，還需搭配**文字編碼器模型檔**（如 CLIP Text Encoder），將文字轉成特徵向量供模型比對辨識

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YOLOE若使用文字提示（Text Prompt）辨識，除預訓練權重外，還需搭配**文字編碼器模型檔**（如 CLIP Text Encoder），將文字轉成特徵向量供模型比對辨識。

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YOLOE若使用文字提示（Text Prompt）辨識，除預訓練權重外，還需搭配**文字編碼器模型檔**（如 CLIP Text Encoder），將文字轉成特徵向量供模型比對辨識。

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YOLOE若使用文字提示（Text Prompt）辨識，除預訓練權重外，還需搭配**文字編碼器模型檔**（如 CLIP Text Encoder），將文字轉成特徵向量供模型比對辨識

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如果你使用的是 YOLOE（YOLOE-11、YOLOE-v8、YOLOE-26 等開放詞彙版本），除了主要的模型權重檔（例如 yoloe-11l-seg.pt）之外，文字辨識部分通常需要用到 Text Encoder（文字編碼器），將文字提示（Prompt）轉換成向量嵌入（Embedding）供模型比對辨識。

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使用YOLOE除了預先訓練好model圖像辨識檔之外，還需要哪個檔處理文字部份？

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YOLOE若使用文字提示（Text Prompt）辨識，除預訓練權重外，還需搭配**文字編碼器模型檔**（如 CLIP Text Encoder），將文字轉成特徵向量供模型比對辨識。

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YOLOE若使用文字提示（Text Prompt）辨識，除預訓練權重外，還需搭配**文字編碼器模型檔**（如 CLIP Text Encoder），將文字轉成特徵向量供模型比對辨識。

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