在实际应用中,可以将YOLO作为前端目标检测器,将SAM2作为后端图像分割器。YOLO检测到目标后,为SAM2提供边界框坐标,SAM2则在这些边界框内进行精确的图像分割。这种模型级联的方法为计算机视觉领域的研究和应用提供了新的思路。
文本提示:YOLOE-v8-S/M/L在LVIS上的AP分别为27.9、32.6和35.9,显著优于YOLO-Worldv2-S/M/L。特别是在稀有类别上,YOLOE-v8-S和YOLOE-v8-L分别提升了5.2%和7.6%的AP。 视觉提示:YOLOE-v8-L在视觉提示下的AP为34.2,优于T-Rex2,且训练数据减少了50%。 在分割任务中,YOLOE同样表现出色。YOLOE-v8-M/...
与同样通过语言模型对齐探索开集检测的ZSD-YOLO[50]不同,YOLO-World引入了一个新的YOLO框架,并采用了一种有效的预训练策略,提升了开集的性能和泛化能力。 3 Method Pre-training Formulation: Region-Text Pairs 传统的目标检测方法,包括YOLO系列,都是使用实例标注 Ω={Bi,ci}Ni=1 进行训练,这些标注包括边界框 {...
例如,YOLOE - 11 - L与YOLO - Worldv2 - L达到了相近的平均精度(AP),但在T4和iPhone 12上的推理速度显著提升了,这凸显了我们的YOLOE具有很强的泛化能力。 此外,视觉提示的加入进一步增强了YOLOE的通用性。与T-Rex2相比,YOLOE-v8-L在和方面有所提升,且所需的训练数据更少(T-Rex2为310万,我们的为),...
不过在 Ap 指标上,与 YOLO - Worldv2 相比,YOLOE-v8-M/L 稍显逊色。进一步分析发现,这种性能差距主要是由于 YOLOE 创新性地在一个模型中集成了检测和分割功能。 作者还通过以下角度验证了模型和方法的有效性: 分割评估 表2. LVIS 上的分割评估
YOLO World的速度和效率的核心是其三个主要组件: YOLO检测器, CLIP文本编码器, 用于跨模态融合的定制网络。 YOLO检测器从图像中提取多尺度特征,而CLIP编码器将文本描述转换为嵌入。这些嵌入被缓存,使模型能够在实时中重用它们,而无需重新编码文本,显著提高了模型的速度。这种架构与之前的模型如Grounding DINO形成鲜明对...
CVPR2024 | YOLO-World检测一切对象模型,超级轻量级开放词汇目标检测方法,论文解读+源码复现,2小时带你吃透YOLO-World算法共计4条视频,包括:YOLO-WORLD、YOLOV9论文知识点解读、YOLOV8等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
效率和性能:YOLO-World 可在不牺牲性能的前提下降低计算和资源需求,提供了一种可替代SAM 等模型的强大功能,但计算成本仅为它们的一小部分,从而支持实时应用。 利用离线词汇进行推理:YOLO-World 引入了 "先提示后检测 "的策略,利用离线词汇进一步提高效率。这种方法可以使用预先计算的自定义提示,包括标题或类别,并将...
效率和性能:YOLO-World 可在不牺牲性能的前提下降低计算和资源需求,提供了一种可替代SAM 等模型的强大功能,但计算成本仅为它们的一小部分,从而支持实时应用。 利用离线词汇进行推理:YOLO-World 引入了 "先提示后检测 "的策略,利用离线词汇进一步提高效率。这种方法可以使用预先计算的自定义提示,包括标题或类别,并将...
效率和性能: YOLO-World 可在不牺牲性能的前提下降低计算和资源需求,提供了一种可替代SAM 等模型的强大功能,但计算成本仅为它们的一小部分,从而支持实时应用。 利用离线词汇进行推理: YOLO-World 引入了 "先提示后检测 "的策略,利用离线词汇进一步提高效率。这种方法可以使用预先计算的自定义提示,包括标题或类别,并...