CVPR2024论文解读!AI博士带你深度解读YOLO-World:实时开放词汇目标检测!通俗易懂!2024最新!SCI论文写作必看!【人工智能/计算机视觉】 01:12:03 打死我也不删的绘图神器!一个神级科研图表网站,可以生成69种精美论文图表!!导师再也没骂过我的图丑了! 02:10 研一研二必看!轻松涨点,水论文必备:82个即插即用...
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。 模型结构主要由两个部分组成分别是实现文本编码与解码的Clip结构模型与实现图像特征提取支持对象检测YOLOv8系列网络模型。 对比传统的深度学习YOLO系列对象检测网络与传统的开发动词对象检测,YOLO-World的优势如下图所示: 其中可参...
点云算法与NeuralRecon配置解读 计算机博士一次性给我教明白了! 一切的一切都是零 663 11 代码已开源!2024CVPR顶会YOLO-World实时开放词汇目标检测论文解读,真的杀疯了-YOLO|人工智能|计算机视觉|CVPR 教AI的迪哥 497 3 【CVPR2024】逐字精读顶刊YOLO-WORLD,无脑学习目标检测,yoloworld竟被解析的如此简单!太...
亮点解读:开放词汇对象检测(支持任意英文文本,检测出目标框) 一句话速读:YOLO-World通过引入RepVL-PAN和区域-文本对比损失,实现了高效的零样本开放词汇对象检测,并在LVIS数据集上达到了35.4 AP和52.0 FPS的性能。 图1. 速度与精度曲线。我们在速度和精度方面将 YOLOWorld 与最近的开放词汇方法进行了比较。所有模型都...
以下是对YOLO-World模型的进一步解读:模型架构与功能YOLO-World模型充分利用了YOLOv8框架的先进特性,并引入了开放式词汇检测功能。这一创新使得模型能够识别并检测图像中任何由描述性文本指定的物体,无需预先定义对象类别。这一功... 摘要 YOLO-World模型确实是一个突破性的创新,它结合了YOLOv8框架的实时性能与开放...
腾讯发布了新爆款YOLO-World,这是一种高效的开放词汇目标检测方法。 具体来说,作者使用预训练的CLIP文本编码器对输入文本进行编码,并通过引入RepVL-PAN来连接文本特征和图像特征以获得更好的视觉-语义表示。这…
专家视角:深度解读,洞见未来 为了帮助广大读者更深入地理解YOLO-World的技术细节与应用前景,我们有幸邀请到了CV领域资深算法工程师Frank导师,他将于9月10日晚(周二)带来一场深度解读直播课。Frank导师将凭借其丰富的研究经验和深厚的学术背景,带领我们一同探索YOLO-World的主要贡献、网络结构及算法原理,并通过代码演示,...
具体来说,首先用它过滤掉VLLM生成的标题中非实体的描述,比如对图像的氛围或艺术性解读。随后,它负责从标题中提取出现的物体实体。每个实体都被格式化为一个三元组:{短语,类别,父类别},分别表示物体描述在三个不同粒度 Level 上。 对VLLM进行大规模标注的指令调整:考虑到GPT-4API的高昂成本,将其用于大规模数据...
运行train.py则传入batch_size // WORLD_SIZE * 2 imgsz: 输入图像的大小,默认为640x640 conf_thres: 置信度阈值,默认为0.001 iou_thres: 非极大值抑制的iou阈值,默认为0.6 task: 设置测试的类型 有train, val, test, speed or study几种,默认val device: 使用的设备类型,默认为空,表示自动选择最合适的...