OptMultiConfig# 导入自定义的模型注册器和工具函数frommmyolo.registryimportMODELSfrommmyolo.models.utilsimportmake_divisible, make_roundfrommmyolo.models.necks.yolov8_pafpnimportYOLOv8PAFPN# 注册YOLOWorldPAFPN类为模型@MODELS.register_module()classYOLOWorldPAFPN(YOLO...
imports=['yolo_world'], allow_failed_imports=False)# 定义超参数num_classes =80# 类别数num_training_classes =80# 训练类别数max_epochs =80# 最大训练轮数close_mosaic_epochs =10# 关闭镶嵌的轮数save_epoch_intervals =5# 保存模型的间隔text_channels =512# 文本通道数neck_embed_channels = [128,...
collated_results['data_samples']['is_detection']=torch.tensor(batch_detection)# 返回整理后的结果字典returncollated_results .\YOLO-World\yolo_world\datasets\yolov5_lvis.py 代码语言:javascript 复制 # 导入需要的模块 from mmdet.datasetsimportLVISV1Dataset # 导入自定义的数据集类 from mmyolo.datasets....
if you fine-tune YOLO-World for close-set / custom vocabulary object detection, usingMultiModalDatasetwith atext jsonis preferred. if you fine-tune YOLO-World for open-vocabulary detection with rich texts or grounding tasks, usingMixedGroundingDatasetis preferred. Hyper-parameters and Config Please r...
yolo-world 源码解析(六) .\YOLO-World\yolo_world\models\detectors\__init__.py 代码语言:javascript 复制 # 版权声明,版权归腾讯公司所有 # 导入yolo_world模块中的YOLOWorldDetector类 from.yolo_worldimportYOLOWorldDetector # 导出YOLOWorldDetector类,供外部使用...
【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。
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。
虽然ultralytics已经集成了YOLOworld,也有可以直接在colab执行的notebook,不过为了做汇报,还是把源码clone下来搞,配置中果然踩坑无数,开此贴记录一下 平台:Windows11 amdx64 文档给的安装教程很简单,但事情肯定没有这么简单 gitclone--recursivehttps://github.com/AILab-CVC/YOLO-World.git ...
1源码下载与项目配置 首先使用Git克隆项目源码。输入以下指令: git clone https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API-Samples.git 代码下载完成后,使VS 2022打开解决方案Samples.sln文件,找到yolo-world-opencvsharp-net4.8项目,如下图所示: 接下来安装依赖项。首先是安装OpenVINO C# API项目依赖,通过NuGet...
YOLO-World 论文地址:https://arxiv.org/abs/2401.17270 YOLO-World 模型引入了一种基于 Ultralytics YOLOv8 的先进实时方法,用于开放词汇检测任务。这项创新可以根据描述性文本检测图像中的任何对象。通过显着降低计算需求,同时保持竞争性能,YOLO-World 成为众多基于视觉的应用程序的多功能工具。