作者提出了一个可重新参数化的视觉-语言PAN模型,用以连接视觉和语言特征,并针对YOLO-World设计了一套开集区域文本对比预训练方案。 YOLO-World在大规模数据集上的预训练展示了强大的零样本性能,在LVIS上达到35.4 AP的同时,还能保持52.0 FPS的速度。预训练的YOLO-World可以轻松适应下游任务,例如,开集实例分割和指代目标...
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，并将其编码和存储为离线词汇嵌入，从而简化检测过程。EfficientSAM EfficientSAM模型的核心思想是利用掩码机制，通过对图像中的某些区域进行掩码，使得模型在训练过程中更加关注未被掩码的部分。
DINO系列模型在开放域目标检测方向的另一个高效模型是由中山大学联合美团提出的OV-DINO,OV-DINO是基于语言感知选择性融合、统一的开放域检测方法,该模型实现了开放域检测开源新SOTA! OV-DINO旨在解决传统目标检测模型在检测未见过类别时的局限性,并且在性能上超越了先前的几种先进模型,例如Grounding DINO和YOLO-World。
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。
04 YOLO-World代码讲解(重点) 开源代码实战演示 unsetunset导师介绍unsetunset Frank 导师 【个人背景】国内一线车企研究院资深算法工程师,擅长感知算法方向,在语义分割、车道线检测、2D和3D目标检测、BEV目标检测等领域,具有丰富的项目创新和落地经验。 【研究经历】曾主导多个重大项目,精通算法研究和部署端优化,以主要...
官方YOLO-World是基于mmyolo, mmdetection实现的,但U1S1,mm系列对于入门确实不错,但对于新开源算法上手测试真心难用,听说ultralytics支持YOLO-World了,可以直接通过ultralytics库来玩YOLO-world了使用方式简单到了极致,几行命令即可,还不需要安装一大堆的mm包,不需要编译各种无关op。 拉取镜像 docker pull ultralytics...
OV-DINO旨在解决传统目标检测模型在检测未见过类别时的局限性,并且在性能上超越了先前的几种先进模型,例如Grounding DINO和YOLO-World。 OV-DINO的关键特点: (1). 统一的数据集成管道 多源数据整合:OV-DINO提出了一种统一的数据集成管道,用于整合多种数据源进行端到端的预训练。这意味着模型可以从不同的数据集中学...
性能超越:根据报道,OV-DINO在开放域检测任务上的性能优于Grounding DINO和YOLO-World,具体表现在平均精度(AP)上分别高出12.7%和4.7%。 OV-DINO的出现标志着在开放域目标检测领域的重大进步,其在处理未见过的物体类别时的能力得到了显著提升。这项技术对于需要适应未知或变化环境的应用具有重要意义,如自动驾驶、机器人...
YOLO World代表了目标检测和人工智能领域的一个重要进步。它学习和适应的能力无需广泛的重新训练,使其成为从数据注释、家庭自动化到工业监控等各种应用的强大工具。 一、介绍 想象一下,家里有一个机器人助手。现在想象一下漫长一天后的混乱——衣服散落各处,玩具到处都是,各种物品都放错了地方。这个机器人如何识别...
膜拜!同济大佬两小时教会了我目标检测算法YOLOv8+YOLO-world,由浅入深讲解算法原理及论文知识点!共计2条视频,包括:YOLO-world论文解读、YOLOv8算法实战等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。