現代架構通用參數與增強¶

四種任務共享基礎訓練參數，但不是每一項增強都適用於每種任務。頁面中實際存在的控制項及預設值見全架構參數核對表。

基礎參數¶

參數	功能與使用要點
模型權重	選擇與任務匹配的預置權重。分類、偵測、分割和 OBB 權重不能隨意混用。
imgsz	單尺寸輸入。偵測/分割/OBB 按引擎規則縮放、填充；分類還有自己的短邊縮放與裁剪。
epochs	最大輪數，不是保證一定執行到的輪數。
patience	驗證指標連續不改善的耐心輪數；0 關閉早停。正常達到 epochs 不算早停。
batch	每批圖片數；增大通常增加顯示記憶體佔用，不保證按比例加速。
workers	資料載入程序數，0 在主程序載入。此項不是“訓練執行緒數”或 GPU 數量。
device	auto 由引擎選擇；gpu 對映第 0 張 GPU；cpu 在 CPU 上訓練。
seed	隨機種子，用於控制可控隨機性。
amp	GPU 自動混合精度開關；不表示所有張量強制半精度。

尺寸輸入框當前只解析單個數字。輸入非純數字文字時，會回到預設尺寸（偵測/分割/OBB 為 640，分類為 960），而不是解析 640×480 或尺寸列表。請核對實際日誌，不要用這個輸入框設定矩形高寬。

optimizer=auto 會重新選擇最佳化器、初始學習率及動量，並將 warmup_bias_lr 設為 0。希望使用手動學習率或動量時，選擇明確的最佳化器。

現代分類有 lr0、lrf 輸入框；偵測、分割、OBB 頁面沒有單獨的學習率輸入框，不要按照其他軟體的教程尋找不存在的控制項。分類 lrf 是最終學習率相對初始值的倍率。

SGD 類使用 momentum；Adam 類對應 beta1。weight_decay 為權重衰減。warmup_epochs 為預熱輪數，可輸入小數；偵測、分割和 OBB 還提供預熱初始動量及偏置學習率。

degrees 表示隨機旋轉的最大絕對角度；flipud、fliplr 為翻轉機率；translate 為相對影像尺寸的平移幅度；scale 為隨機縮放幅度。它們不是推論後處理參數。

mosaic 為拼圖機率，同時遵循引擎自身的末期關閉規則。介面沒有獨立開放末期關閉輪數，不應把當前機率解釋為最後每一輪都一定啟用。

普通偵測的 copy_paste 按機率把同一圖片中的一個完整目標複製到無重疊位置。目標源區域有重疊，或沒有安全目標位置時跳過。多邊形實例分割使用原生遮罩複製貼上比例。

偵測和分割的 erasing 僅擦除目標框外的背景，不遮擋目標框內區域，保留已有標註。它不等同於會任意覆蓋物體的分類隨機擦除。

OBB 頁面不提供 copy_paste 和 erasing。分類頁面也不提供上述背景增強。

偵測、分割、OBB 的 box、cls、dfl 是損失係數，不是預測置信度或類別數量。OBB 的 angle 是角度損失係數，與旋轉增強的 degrees 無關。模型結構未使用的損失項，不會因為介面傳遞了係數就憑空出現。

偵測、分割、OBB 結果位於資料集目錄下的 runs；分類位於資料集同級的“資料集名_runs”。實際實驗目錄以日誌、圖表“開啟實驗目錄”及訓練歷史登記的路徑為準。

軟體會自動匯出 ONNX，simplify=False，不為圖簡化自動安裝 onnxslim。匯出失敗時檢視日誌，已有檢查點仍可能保留。