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...
本人测试发现,OpenVINO跟ONNXRUNTIME两个模型部署框架可以轻松推理导出ONNX格式YOLO-World的模型,但是OpenCV DNN无法加载。所以推荐使用OpenVINO跟ONNXRUNTIME两个模型部署框架来部署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 World38 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...
近期工作,如MDETR、GLIP、DetClip、Grounding DINO、mm-Grounding-DINO和YOLO-World,将OVD重新定义为视觉语言预训练任务,利用传统目标检测器直接在大规模数据集上学习区域-文本级别的开放词汇对齐能力。 根据上述相关工作,将传统目标检测器转换为OVD模型的关键在于实现一种适应于模型现有颈部结构的视觉-语言特征融合机制,...
YOLO-World的最大亮点在于它的网络结构:采用了可重新参数化的视觉-语言路径聚合网络(RepVL-PAN)。这一创新使得在多尺度图像特征的基础上,通过文本引导的方式,实现了更高效的特征融合。如此一来,图像特征与文本特征之间的互动将得到有效增强,从而提升目标检测的准确性和反应速度。
YOLO-World是一个融合了实时目标检测与增强现实(AR)技术的创新平台,旨在将现实世界与数字世界无缝对接。该平台以YOLO(You Only Look Once)算法为核心,实现了对视频中物体的快速准确识别,并通过AR技术将虚拟元素与真实场景相结合,为用户带来沉浸式的交互体验。在本文中,我们将结合OpenVINO™ C# API 使用最新发布的Op...
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。
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。
CVPR2024最新论文!YOLO-World真的杀疯了!检测一切的模型来了!看计算机博士如何深度解析YOLO-World实时开集目标检测,极其通俗易懂!共计2条视频,包括:3月1日、求等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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