此外YOLO-Word还可以根据传入的图片和text,输出预测的box及相关的object embedding。 2.1 模型架构 模型架构由3个部分组成 YOLO backbone,用于提取多尺度的图片特征 text encoder,用于提取名词短语的特征。流程如下:给定一段text,首先会提取里面的名词,随后将提取的每个名词短语输入CLIP中得到向量。可以知道text encoder的...
再也不用预定义目标类别!YOLO-Word:检测任何目标! 作者:泡椒味的口香糖 | 来源:3DCV 在公众号「3DCV」后台,回复「原论文」可获取论文pdf、代码链接 添加v:dddvision,备注:目标检测,拉你入群 1、写在前面 这篇文章提出了一种名为YOLO-World的高效实时开放词汇目标检测方法,旨在解决传统目标检测方法在开放场景中...
在WordTree结构上进行操作,需要预测的是每一个节点相对于父节点的条件概率,要计算某个几点的绝对概率 或者说联合概率,就直接从他乘到根节点。 最后只在同层的节点里进行softmax。 用了这个方法之后,精度稍微下降了一点点。 论文中也给出了数据集融合的图解: 作者融合了coco数据集和imagenet图片数量最多的前9K个...
2023亚太杯A题使用yolo或者SSD模型的完整数据代码+思路+后续参考论文https://mbd.pub/o/bread/ZZeTlp1y, 视频播放量 210、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 玩转Python建模, 作者简介 ,相关视频:[全网首发]2023亚太赛C题成品论文36页
文章内容源自pjreddie.com，详细记录了YOLO-v2论文的要点。首先介绍了WordTree的概念，它通过结合检测与识别数据集中的类别，解决类别间包含关系问题，如狗包含哈士奇。接着，阐述了YOLO升级版的两种版本：YOLOv2与YOLO9000。其中，YOLO9000在V2的基础上引入了WordTree结构，并使用了ImageNet与COCO作为训练集...
We could instead use a multi-label model to combine the datasets which does not assume mutual exclusion. (后面的wordTree没太看懂)关键论文段如下: 看看效果(qualitative & quantitative):发布于 2022-05-27 19:28 推荐阅读 [知识梳理]yolo系列总结笔记 红薯好吃 · 发表于cv学习笔记 从零开始实现YOLO v3...
论文YOLO9000:Better, Faster, Stronger总共分为两大部分Better、Faster部分是对YOLOv1的诸多改善即YOLOv2 Stronger部分是在YOLOv2基础上提出的YOLO9000 YOLO9000主要添加了WordTree希 望将分类数据集和检测数据集联合起来,最终的模型能够检测9000多类对象。
YOLO9000是一个通过联合优化检测和分类来检测9000多个目标类别的实时框架。我们使用WordTree将各种来源的数据和我们的联合优化技术相结合,在ImageNet和COCO上同时进行训练。YOLO9000是在检测和分类之间缩小数据集大小差距的重要一步。 我们的许多技术都可以泛化到目标检测之外。我们对ImageNet的词根树表示为图像分类提供了更...
本文格式为Word版,下载可任意编辑 采用YOLO算法的交通路口智能交通系统设计 李秋潭 随着国内机动车保有量的急剧增加,一些交通繁忙的路口在上下班的时间段拥堵十分严重,交通事故发生量居高不下。行人和非机动车驾驶人被普遍归为是交通弱势群体,
通过WordTree来融合检测数据集与识别数据集中的数据，其设计依据在于不同类别间可能存在包含关系，例如“狗”包含“哈士奇”，以此提高模型的泛化能力。YOLO的升级版有YOLOv2和YOLO9000两种，其中YOLO9000在YOLOv2的基础上引入了WordTree结构，并使用了更大的训练集，如ImageNet和COCO，以实现对9000个类别...