通过这种方式,YOLO-World能够增强对开放词汇的检测能力,使其能够在没有预先定义类别的情况下识别出广泛的物体。这种能力使得YOLO-World在实时应用中,如自动驾驶、视频监控、工业质检等领域具有广泛的应用前景。同时,YOLO-World还通过优化模型架构和训练策略,实现了高性能和实时性的平衡。它能够在保持高准确率的同时,降低...
在将YOLO-World在COCO数据集上进行微调时,考虑到COCO数据集的词汇量较小,作者移除了所 Proposal 的RepVL-PAN以进一步加速。在表6中,很明显作者的方法在COCO数据集上可以取得相当不错的零样本性能,这表明YOLO-World具有很强的泛化能力。此外,与从头开始训练的先前方法相比,经过COCO train2017数据集微调后的YOLO-World...
半年前我们实现了 YOLO World 的静态开集方案的部署,然而反馈一般,主要是并没有体现出开集的灵活性(更换 detection class 需要重新导出模型) 圈圈虫:基于 AX650N/AX620Q 部署 YOLO World39 赞同 · 7 评论文章 最近发现ultralytics的仓库也集成了 YOLO World,同时在导出 ONNX 的操作上也有更好的开源项目进行了...
通过这种方式,YOLO-World能够增强对开放词汇的检测能力,使其能够在没有预先定义类别的情况下识别出广泛的物体。这种能力使得YOLO-World在实时应用中,如自动驾驶、视频监控、工业质检等领域具有广泛的应用前景。同时,YOLO-World还通过优化模型架构和训练策略,实现了高性能和实时性的平衡。它能够在保持高准确率的同时,降低...
推荐使用v2版本的模型,因为它支持导出ONNX格式模型,可以直接部署。直接预测: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 from ultralyticsimportYOLOWorld # Initialize aYOLO-World model model=YOLOWorld('yolov8s-worldv2.pt')# or select yolov8m/l-world.ptfordifferent sizes ...
YOLO-World模型引入了先进的实时 UltralyticsYOLOv8对象检测模型,成为了开放词汇检测任务的最新SOTA实时方法。YOLO-World模型可根据提示与描述性文本实现检测图像中的任何物体。YOLO-World 可大幅降低计算要求,同时具有杰出的性能指标,是新一代的开放动词对象检测模型。
2024年1月31日,腾讯人工智能实验室发布了其突破性模型,名为YOLO-World,这是一款先进的工具,能够在实时环境中跨越开放词汇表识别对象,无需先前的训练。 YOLO-World通过简单的提示输入,实现对任何对象的识别。要访问该模型,请访问YOLO-World的GitHub页面。
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。
代码链接:https://github.com/Xuan-World/Mamba-YOLO-World 1. 引言 目标检测作为计算机视觉中的一项基础任务,在自动驾驶、个人电子设备、医疗保健和安全等众多领域发挥着至关重要的作用。传统方法在目标检测方面取得了显著进展。然而,这些模型都是在封闭集数据集上进行训练的,限制了它们对预定义类别(例如,COCO数据集...
多模态时代,开放词汇目标检测,正在超越Faster R-CNN、DETR、YOLOs等传统方法,成为极具潜力的研究方向,近两年顶会创新也层出不穷,腾讯重磅发布不久的YOLO-World,便是一种先进的开放词汇检测器,基于简洁高效的YOLOv8架构,通过视觉语言建模,以及大规模数据集的预训练,能够识别并定位训练集中未出现的新类别物体,具备超强...