独家详解CVPR'24收录工作《YOLO-World:实时开放词汇目标检测》(AI前沿直播课NO.66),从传统目标检测回顾,到开放词汇/开集目标检测介绍,重点讲解YOLO-World主要贡献、网络结构及算法原理,并代码演示如何使用YOLO-World,1节课速通开放词汇目标检测,get论文改进和求职...
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。
(3)在大规模数据集上预先训练的YOLO-World展示了强大的Zero-shot性能,并在LVIS上以52.0 FPS实现了35.4 AP。预训练的YOLO-World可以很容易地适应下游任务,例如开放词汇实例分割和指代对象检测。此外,YOLO世界预训练的权重文件和代码将是开源的,以促进更多的实际应用。 5、具体原理 YOLO-World的整体架构:与传统的YOLO...
与传统的目标检测方法相比,YOLO-World最大的特点在于其开放式词汇检测能力。传统的目标检测方法往往只能识别预定义的类别,而YOLO-World则能够识别任何由描述性文本指定的物体。这一特点使得YOLO-World在处理动态和不确定的场景时具有更高的灵活性和适应性。 离线词汇推理策略 为了进一步提高检测效率,YOLO-World引入了“先...
【讲人话版YOLO-World】YOLO更新的太快,不过没关系,1小时带你看懂YOLO-World论文代码解析!共计4条视频,包括:1.YOLO-WORLD、3.YOLOV8、2.YOLOV9论文知识点解读等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
YOLO模型通过直接从图像中预测边界框和类别概率,大大简化了检测流程,提高了速度,但早期版本在小目标检测和边界框精度上仍有不足。 随着深度学习技术的进步,基于Transformer架构的DETR(DEtection TRansformer)模型系列开始崭露头角。DETR利用了Transformer的强大序列建模能力,通过自注意力机制处理图像特征,理论上能够更好地...
YOLO-World的惊艳表现背后,离不开其独特的技术原理。该系统巧妙地运用了视觉语言建模,通过大规模数据集的预训练,让模型在理解图像信息的同时,还能与语言模型进行深度互动,实现对未知类别的有效识别。其核心网络结构包括Darknet骨干、路径聚合网络(PAN)、Head结构以及CLIP预训练的Transformer文本编码器。这些组件协同工作,使...
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-...
对于视觉图像分类，现在已经是基于深度学习的计算机视觉任务的“Hello world”级别了，如果对此还有着一些...