广义上的端到端，是指模型直接从原始输入学习到任务输出，尽量减少人工设计的中间步骤。例如，检测模型输入图像后直接预测类别和边界框。需要注意：很多 YOLO 版本虽然经常被称为端到端检测器，推理阶段仍会使用非极大值抑制（NMS）去除重复框。只有明确采用一对一匹配或无 NMS 设计的模型，才能在更严格的意义上称为端到端检测。

确认返回True后，再继续安装检测、分割或训练框架，后续排查会更高效。

广义上的端到端，是指模型直接从原始输入学习到任务输出，尽量减少人工设计的中间步骤。例如，检测模型输入图像后直接预测类别和边界框。需要注意：很多 YOLO 版本虽然经常被称为端到端检测器，推理阶段仍会使用非极大值抑制（NMS）去除重复框。只有明确采用一对一匹配或无 NMS 设计的模型，才能在更严格的意义上称为端到端检测。

确认返回True后，再继续安装检测、分割或训练框架，后续排查会更高效。

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