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...
2024年1月31日,腾讯人工智能实验室发布了其突破性模型,名为YOLO-World,这是一款先进的工具,能够在实时环境中跨越开放词汇表识别对象,无需先前的训练。 YOLO-World通过简单的提示输入,实现对任何对象的识别。要访问该模型,请访问YOLO-World的GitHub页面。 YOLO-World的创新填补了现有零阶目标检测技术中的关键空白,提高...
完成实现YOLO-World预训练模型在大规模对象检测、图像文本数据集训练策略方面主要有区域文本对比损失与基于自动标注实现的伪标签策略。 实验对比 对比其它的开放动词对象检测模型,YOLO-World参数更少,速度更快,显示出非常好的检测能力与推理速度。 安装与测试 YOLOv8 + CLIP版本的YOLO-World模型已经发布,而且被ultralytic...
作者提出了一个可重新参数化的视觉-语言PAN模型,用以连接视觉和语言特征,并针对YOLO-World设计了一套开集区域文本对比预训练方案。 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...
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最速上手 ✦ 60分钟带你训练自定义模型!YOLO-Worldy论文带读+代码复现共计8条视频,包括:1.YOLO-WORLD、2.YOLOV9论文知识点解读、3.YOLOV8等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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...
YOLO-World主要思想是在原来yolo框架的基础上,通过更好的预训练文本编码器网络、更好的训练数据对(区域和文本对),以及检测框区域的feature和文本的embedding进行区域和文本的特征对齐的方法来实现开集词汇目标检测。 如上图所示,YOLO-World的主要做法如下。 把图像经过YOLO Backbone得到多尺度的图像特征 Xl∈RH×W×D...
YOLO World代表了目标检测和人工智能领域的一个重要进步。它学习和适应的能力无需广泛的重新训练,使其成为从数据注释、家庭自动化到工业监控等各种应用的强大工具。 一、介绍 想象一下,家里有一个机器人助手。现在想象一下漫长一天后的混乱——衣服散落各处,玩具到处都是,各种物品都放错了地方。这个机器人如何识别...
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...