通过有效的设计,DetCLIPv3在检测和目标 Level 的生成能力上表现出色,例如,采用Swin-T Backbone 网络,在LVIS minival基准测试中取得了显著的47.0零样本固定AP[9],明显优于先前的模型如GLIPv2[65],DetCLIPv2[60]和GroundingDINO[36]。此外,它在密集字幕任务上达到18.4 mAP,比先前的SOTA方法GRiT[56]高出2.9 mAP。
多模态时代,开放词汇目标检测,正在超越Faster R-CNN、DETR、YOLOs等传统方法,成为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,能够识别并定位训练集中未出现的新类别物体,具备超强...
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...
这里选用yolov8s-world.pt:https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.2.0/yolov8s-world.pt 当然,也可以使用其他模型,可自行从Ultralytics的官网下载:。 6.2 不设定词汇表进行推理: 这里没有用到CLIP,因为没有设定词汇,也就不需要进行text embedding了 yolo predict model=yolov8s-world.pt s...
YOLO检测器。YOLO-World主要是基于YOLOv8 开发的,它包括一个Darknet Backbone 作为图像编码器,一个路径聚合网络(PAN)用于多尺度特征金字塔,以及一个用于边界框回归和目标嵌入的 Head 。 文本编码器。给定文本 T ,作者采用由CLIP预训练的Transformer文本编码器来提取相应的文本嵌入 ...
关于YOLO-World: 其是一个使用开放词汇进行目标检测的新框架,且是以YOLOv8框架为detector,所以其特点就继承了YOLO系列,也即轻量、快速、性能好。另外,既然是文本和图片一起作为输入,那么就需要有一个文本embedding的模块,这里用的是CLIP,其将用户输入的词汇列表转换为特征向量,与输入图像一起进行推理。
1.环境安装除了Ultralytics8.2.2,还需要安装clip pip install --no-cache "git+https://github.com/openai/CLIP.git"下载yolo-worldv2权重 https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.…
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。这种方法在V100上实现了35.4 AP和52.0 FPS,速度提升了20倍,在精度和速度方面都刷新多个SOTA。 Overall Architecture of YOLO-World ...
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。 YOLOv8 + CLIP版本的YOLO-World模型已经发布,而且被ultralytics框架所支持...
YOLO World的速度和效率的核心是其三个主要组件: YOLO检测器, CLIP文本编码器, 用于跨模态融合的定制网络。 YOLO检测器从图像中提取多尺度特征,而CLIP编码器将文本描述转换为嵌入。这些嵌入被缓存,使模型能够在实时中重用它们,而无需重新编码文本,显著提高了模型的速度。这种架构与之前的模型如Grounding DINO形成鲜明对...