导出YOLO World 对应文本编码模型并保存到models/yoloworld.vitb.txt.onnx 生成Pulsar2 编译yoloworld.vitb.txt.onnx依赖的量化校准数据yolo_world_calib_token_data.tar python export_clip_text_model.py 导出YOLO World 检测模型输入的文本特征数据 导出YOLO World 目标检测模型在使用 Pulsar2 编译时依赖的 text...
关于Demo:尽管YOLO-World官方给出了在线试用的Demo:https://huggingface.co/spaces/stevengrove/YOLO-World ,但还是不如在自己电脑上离线运行一遍来得直接。恰好,近期Ultralytics(YOLOv8)也新增了对YOLO-World的支持,我们不如直接体验一把。 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YOLOv...
关于Demo:尽管YOLO-World官方给出了在线试用的Demo:https://huggingface.co/spaces/stevengrove/YOLO-World ,但还是不如在自己电脑上离线运行一遍来得直接。恰好,近期Ultralytics(YOLOv8)也新增了对YOLO-World的支持,我们不如直接体验一把。 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YOLOv...
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。 4. 在线直接试用 在线试用网址: YOLO-World官方给出了在线试用的Demo:htt...
DOSOD(Decoupled Open-Set Object Detection)是地瓜机器人最新发布的开放词汇目标检测算法,力求在低算力边缘端实现更高的推理效率,同时带来比 YOLO-World 更具竞争力的精度表现。 在算法上,DOSOD采用了独特的解耦特征对齐策略,摒弃了传统的图像-文本交互方式,通过基于 MLPs 的特征适配模块对图像与文本的特征进行优化与对...
model.eval() # 运行演示 demo(runner, args) .\YOLO-World\deploy\deploy.py 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 # 导入必要的库 import argparse # 用于解析命令行参数 import logging # 用于记录日志 import os # 用于操作系统相关功能 import os.path as osp # 用于操作文件...
YOLO-World 引入了 "先提示后检测 "的策略，利用离线词汇进一步提高效率。这种方法可以使用预先计算的自定义提示，包括标题或类别，并将其编码和存储为离线词汇嵌入，从而简化检测过程。EfficientSAM EfficientSAM模型的核心思想是利用掩码机制，通过对图像中的某些区域进行掩码，使得模型在训练过程中更加关注未被掩码的部分...
Preparing Data for YOLO-World Overview For pre-training YOLO-World, we adopt several datasets as listed in the below table: Dataset Directory We put all data into thedatadirectory, such as: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 ...
(description='YOLO-World Demo') # 添加命令行参数 parser.add_argument('config', help='test config file path') parser.add_argument('checkpoint', help='checkpoint file') parser.add_argument('image', help='image path, include image file or dir.') parser.add_argument( 'text', help='text ...
不过在 Ap 指标上，与 YOLO - Worldv2 相比，YOLOE-v8-M/L 稍显逊色。进一步分析发现，这种性能差距主要是由于 YOLOE 创新性地在一个模型中集成了检测和分割功能。作者还通过以下角度验证了模型和方法的有效性：分割评估 表 2. LVIS 上的分割评估 无提示词评估 表 3. LVIS 上的无提示词评估 可迁移性评估...