预训练的YOLO-World可以轻松适应下游任务,例如,开集实例分割和指代目标检测。此外,YOLO-World的预训练权重和代码将开源,以促进更多实际应用。 三、安装环境 官方YOLO-World是基于mmyolo, mmdetection实现的,但U1S1,mm系列对于入门确实不错,但对于新开源算法上手测试真心难用,听说ultralytics支持YOLO-World了,可以直接通过...
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,还能保持52.0 FPS的速度。预训练的YOLO-World可以轻松适应下游任务,例如,开集实例分割和指代目标检测。此外,YOLO-World的预训练权重和代码将开源,以促进更多实际应用。 三、安装环境 官方YOLO-World是基于mmyolo, mmdetection实现...
现在,假设我们已经在YOLO-World工程文件夹中,且环境和模型都已经准备就绪。 python3 deploy/export_onnx.py ./configs/pretrain/yolo_world_v2_s_vlpan_bn_2e-3_100e_4x8gpus_obj365v1_goldg_train_1280ft_lvis_minival.py ./yolo_world_v2_s.pth --model-only --device 'cpu' --custom-text '' ...
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...
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。
从0开始搭建部署YOLOv11,环境安装+推理+自定义数据集搭建与训练,草履虫也能入门到精通! 640 15 12:27:53 App YOLO目标检测!【智慧交通项目实战】DeepSort多目标跟踪算法一次学透!为你打造智慧舒适出行!——(人工智能、机器学习、神经网络、OpenCV) 885 14 32:12:34 App 图像处理、特征提取、目标检测、级联...
首先安装Ultralytics 环境: Ultralytics 可以通过pip安装,在环境中输入以下指令即可: pipinstallultralytics 然后通过Python导出模型: 模型导出代码如下所示: fromultralyticsimportYOLO# Initialize a YOLO-World modelmodel = YOLO('yolov8s-worldv2.pt')# Define custom classesmodel.set_classes(["person","bus...
这款新的目标检测框架不仅以YOLOv8为基础,还引入了开放词汇支持,使得用户通过文本输入进行目标识别成为可能。YOLO-World的能力在于能够识别各种复杂场景中的目标,极大地提高了目标检测的灵活性和适用性,特别对于需要即时反馈和动态环境监测的领域,将具有显著的应用价值。
YOLO-World令人印象深刻,因为对于给定的图像,您通常可以找到一组提示和参数来产生准确的结果。 然而,早期测试表明,在各种环境和语境中找到持久有效的提示更为困难。由于理想置信度阈值可能会因图像而异,因此在示例图像上有效的提示可能无法应用于整个生产数据集。
确保系统环境中有Python环境和相应的依赖库。完成安装后,用户可以轻松实现YOLO-World的目标检测功能。 上手体验 接下来,让我们进入实际操作。首先,用户需要下载YOLO-World模型,推荐使用yolov8s-world.pt。对于新手,建议直接从Ultralytics的官网下载所需模型。以下是使用模型进行推理的步骤: ...