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由于加入efficient neck的yolo_world_l代码网页报错404,此次复现使用的是未加入efficient neck的yolo_world_l。 论文仅给出L的finetune模型在O365,GoldG,CC3M上进行pretrain。为了完全复现,将原文档中的加载权重load_from='pretrained_models/yolo_world_l_clip_base_dual_vlpan_2e-3adamw_32xb16_100e_o365_gol...
【复现步骤】 你好,我下载了yolo_world_s_clip_base_dual_vlpan_2e-3adamw_32xb16_100e_o365_goldg_train_pretrained-18bea4d2.pth,加载它进行预训练,config文件是从configs/finetune_coco/yolo_world_l_dual_vlpan_2e-4_80e_8gpus_finetune_coco.py拷贝后修改的,即将_base_里面的yolov8_l_syncbn_fas...
YOLO-World来了!加速20倍!该实时开放词汇目标检测网络刚收录于CVPR 2024!其中提出一种新的重参数化的视觉语言路径聚合网络(RepVL-PAN)和区域文本对比损失,可以实时以零样本方式高效地检测各种物体,性能表现极其出色!代码已开源!迪哥还给大家准备了YOLO系列目标检测算法学习资料包!内含:YOLOV1~YOLOV9 YOLOX YOLO-...
给大家整理了一份YOLO目标检测算法资料包: YOLOV1~V11 YOLO-World YOLOX系列目标检测算法资料论文和复现代码目标检测领域细分方向顶会论文科技 计算机技术 人工智能 目标检测 yolov5 yolov8 yolov11 计算机视觉 机器学习 图像处理 深度学习 PytorchCV视觉与图像处理 发消息 加微:gyx950724,领取粉丝专属福利!200G...
2）代码复现 2）目标检测（Object Detection）1）文献阅读 2）代码复现 3）图像分割（Image Segmentation...
2 YOLOX 复现流程全解析 我们简单将 YOLOX 复现过程拆分为 3 个步骤,分别是: 推理精度对齐 训练精度对齐 重构 2.1 推理精度对齐 为了方便将官方开源权重迁移到 MMDetection 中,在推理精度对齐过程中,我们没有修改任何模型代码,而且简单的复制开源代码,分别插入 MMDetection 的 backbone 和 head 文件夹下,这样...
代码语言:javascript 复制 _base_=('../../third_party/mmyolo/configs/yolov8/''yolov8_l_syncbn_fast_8xb16-500e_coco.py')# 定义自定义的导入模块和设置是否允许导入失败 custom_imports=dict(imports=['yolo_world'],allow_failed_imports=False)# 超参数设置 ...
YOLO-World的创新填补了现有零阶目标检测技术中的关键空白，提高了处理速度。与领域内常见的基于Transformer...