利用 CNN 的计算速度，YOLO-World 可提供快速的开放词汇检测解决方案，满足各行业对即时结果的需求。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...
YOLO-World展示了基于YOLO架构的小型检测器在开放识别能力上的潜力。 2.3 视觉提示检测和分割 视觉提示通过视觉线索指示感兴趣的对象类别,补充了文本提示的不足。OV-DETR和OWL-ViT利用CLIP编码器处理文本和图像提示。MQ-Det通过查询图像中的类特定视觉信息增强文本查询。DINOv探索了视觉提示作为通用和参考视觉任务的上下文...
YOLO-World新组合,超强! 🎉朋友们,好消息!YOLO-World 和 EfficientSAM 现在可以在 ComfyUI 中一起使用啦!🎉 图像和视频检测与分割 支持YOLO-World L/M/S 三种模型 输出分割蒙版 mask 检测框细节调整 🚀实测下来,效率和效果都非常出色!所有代码和工作流已经上传到 GitHub,供有兴趣的小伙伴自行获取。0 0 ...
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...
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...
作者介绍了YOLO-World,这是一个前沿的开集目标检测器,它具有高效率,适用于实际应用场景。 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...
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...
对于3D CLIP特征聚合,作者遵循OpenMask3D的方法,从多个 Level 和视图聚合特征。这些实验表明,YOLO-World可以生成几乎与SAM一样好的裁剪,同时显著提高速度。 R5行展示了使用作者提出的Multi-View Prompt Distribution与LG标签图时,YOLO-World更好的零样本性能。
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...
2. 文本和视觉提示评估 如表1所示,在LVIS数据集的检测任务中,YOLOE在不同模型规模下,在效率和零样本性能之间展现出了良好的平衡。我们还注意到,这些结果是在更短的训练时间内取得的,例如,比YOLO - Worldv2快。具体而言,YOLOE - v8 - S / M / L在性能上比YOLOv8 - Worldv2 - S / M / L高出,并且...