我们提出了一种新的通用开放世界目标检测(Universal Open-World Ob- ject Detection)设置,称为Uni-OWD,以一个统一的模型解决动态目标类别和未知目标识别的挑战。我们在YOLO检测器的基础上提供了一种高效的解决方案,最终形成了我们的YOLO-UniOW。 我们设计了一种新颖的自适应决策学习(AdaDL)策略,在不牺牲CLIP生成能力...
git clone https://github.com/AXERA-TECH/ONNX-YOLO-World-Open-Vocabulary-Object-Detection.git 图片检测模型 部署模型 适合用于 AXera NPU 工具链Pulsar2模型转换的 ONNX 模型 下载yolov8s-worldv2.pt 使用yoloworld/ModelExporter_ax.py更新yoloworld/ModelExporter.py 导出YOLO World 目标检测模型并保存到model...
此外,作为高效的单阶段检测器,YOLO-World在总体性能上超过了之前最先进的两阶段方法,而且无需额外的设计,例如,可学习的提示[7]或基于区域的对齐。 Open-Vocabulary Instance Segmentation 在本节中,作者进一步对YOLO-World进行微调,以在开集设置下分割目标,这可以称为开集实例分割(OVIS)。先前的方法已经通过在新目标上...
论文标题:YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection 论文链接:arxiv.org/pdf/2401.1727 论文代码:github.com/AILab-CVC/YO 在线体验:huggingface.co/spaces/s 亮点解读:开放词汇对象检测(支持任意英文文本,检测出目标框) 一句话速读:YOLO-World通过引入RepVL-PAN和区域-文本对比损失,实现了高效的零样...
最初的突破来自于基于CNN的模型,如R-CNN系列(包括R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN),这些模型通过引入区域提议网络(RPNs)和端到端的训练方式,大幅提升了目标检测的准确性。 然而,这些模型在计算效率方面存在局限,特别是在实时应用中。随后,YOLO(You Only Look Once)系列模型的出现,以其一次性的检测方式和高效...
YOLO-World:基于视觉语言模型的实时开放词汇物体检测 Paper:YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection Abs:https://arxiv.org/abs/2401.17270 Code:https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World 在自然图像与视频目标检测与识别领域,传统方法通常在预定义类别的数据集上训练,无法识别数据集中未出现的目标...
用 YOLO-World 模型在 ONNX 中执行开放词汇对象检测的脚本】'ONNX-YOLO-World-Open-Vocabulary-Object-Detection - Python scripts performing Open Vocabulary Object Detection using the YOLO-World model in ONNX.' GitHub: github.com/ibaiGorordo/ONNX-YOLO-World-Open-Vocabulary-Object-Detection #开源# #...
AGPL-3.0 License: AnOSI-approvedopen-source license ideal for academic research, personal projects, and testing. It promotes open collaboration and knowledge sharing. See theLICENSEfile for details. Enterprise License: Tailored for commercial applications, this license allows seamless integration of Ultra...
[2024-2-1]:We deploy the YOLO-World demo onHuggingFace 🤗, you can try it now! [2024-1-31]:We are excited to launchYOLO-World, a cutting-edge real-time open-vocabulary object detector. TODO YOLO-World is under active development and please stay tuned ☕️! If you have suggestion...
YOLO-World主要是在YOLOv8 [20]的基础上开发的，它包含一个暗网主干[20、43]作为图像编码器，一个用于多尺度特征金字塔的路径聚合网络( PAN )，以及一个用于边界框回归和对象嵌入的头部。给定文本T，采用CLIP [39]预训练的Transformer文本编码器提取相应的文本嵌入W = TextEncoder ( T )∈RC × D...