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。
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...
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...
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...
YOLO-World官方给出了在线试用的Demo:https://huggingface.co/spaces/stevengrove/YOLO-World. 只需要三步:上传图片,指定分类(有多个是用逗号分开,只能英语单词名称,不能中文),提交请求这三步就可以了。 不需要采集自定义类别所需要的数据集,不需要训练自己的模型。简单而方便。
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 ...
最近发现ultralytics的仓库也集成了 YOLO World,同时在导出 ONNX 的操作上也有更好的开源项目进行了拓展ONNX-YOLO-World-Open-Vocabulary-Object-Detection,因此我们又尝试动态开集方案的部署,并取得了一些实质性的进展,分享给大家。 你将获得 如何导出基于 Ultralytics repo 的 YOLO World v2 ONNX 模型和适用于 ...
(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 ...
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...
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...