开放词汇目标检测,正在超越Faster R-CNN、DETR、YOLOs等传统方法,成为CV领域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...
相比之下,作者提出了YOLO-World,旨在实现高效的开集目标检测,具有实时推理和更容易的下游应用部署。与同样通过语言模型对齐探索开集检测的ZSD-YOLO[50]不同,YOLO-World引入了一个新的YOLO框架,并采用了一种有效的预训练策略,提升了开集的性能和泛化能力。 3 Method Pre-training Formulation: Region-Text Pairs 传统...
YOLO再一次突破,新变体YOLO-World在目标检测领域的表现非常的出色。开集检测速度提升20倍! 比如在:开放词汇目标检测能力、高效的检测性能、强大的迁移和泛化能力、细粒度检测和实例分割、性能优化策略等等都展现出前所未有的能力。 YOLO-World的训练过程中采用了多种性能优化策略,如批量归一化、数据增强、学习率调整、正...
YOLO-World代表了开放词汇目标检测技术的重大进步,证明了像YOLO系列中的简化检测器一样的检测器在开放词汇任务中可以提供强大的性能。这一突破对于需要效率和速度的应用特别重要,例如边缘应用。 YOLO-World具备基础能力,使其能够解释提示的上下文,以进行准确的检测,而无需进行特定的类别训练。它利用大量的图像-文本对和...
这篇文章提出了一种名为YOLO-World的高效实时开放词汇目标检测方法,旨在解决传统目标检测方法在开放场景中受预定义类别限制的问题。其核心思想是通过视觉语言建模和大规模数据集预训练,增强YOLO系列检测器对开放词汇的检测能力。主要实现方法是使用可重参数化的视觉语言路径聚合网络RepVL-PAN连接文本和图像特征,并引入基于...
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。
YOLO-World 是一种最先进的零样本目标检测模型。您可以向 YOLO-World 提供任意文本提示,让模型在没有任何微调的情况下识别图像中的对象实例。没有预定义的类别列表;您需要尝试不同的提示,看看模型是否能够以对您的项目可接受的标准来识别对象。 之前文中已经对其使用进行了详细介绍《YOLO-World检测一切的任务框架使用...
一、引子 CV做了这么多年,大多是在固定的数据集上训练,微调,测试。突然想起来一句话,I have a dream!就是能不能不用再固定训练集上捣腾,也就是所谓的开放词汇目标检测(OVD)。偶尔翻翻AI新闻,发现现在CV领域有在卷开集目标检测的趋势。刚好翻到,YOLO-World这一开源
YOLO-World的提出:一个高效的开放词汇目标检测器,适用于真实世界的应用。 RepVL-PAN:一种新的网络结构,用于连接文本特征和图像特征,以获得更好的视觉-语义表示。 区域-文本对比损失:一种新的损失函数,用于促进视觉和语言信息之间的交互。 大规模预训练方案:通过区域-文本对比学习,在大规模数据集上进行预训练,提高...
YOLO-World:一个实时的、开放词汇的目标检测模型自动驾驶之心官网正式上线了:www.zdjszx.com(海量视频教程等你来学)1、面向自动驾驶与c++全栈教程(视频➕答疑)2、Carla—Autoware联合仿真实战(视频➕答疑)3、在线高精地图与自动驾驶论文带读教程4、国内首个基于T