Try the Model Use the widget below to experiment with YOLO-World. You can detect COCO classes such as people, vehicles, animals, household items. Overview YOLO-World, introduced in the research paper “YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection”, shows a significant advancement...
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...
The model also sets benchmarks on M-OWODB, S-OWODB, and nuScenes datasets, showcasing its unmatched performance in open-world object detection. Code and models are available at this https URL. 传统的目标检测模型受限于封闭数据集的局限性,仅能检测训练期间遇到的类别。尽管多模态模型通过对齐文本与...
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。 2 Related Works Traditional Object Detection 当前的目标检测...
论文:YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection Eternity._ 2024/11/30 7430 yolo-world 源码解析(六) selfyolo函数配置源码 ApacheCN_飞龙 2024/03/09 4210 SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型实战总结 model对象模型视频数据 Segment Anything Model 2(SAM 2)作为Meta公司发布的...
YOLO-World 模型引入了一种基于 Ultralytics YOLOv8 的先进实时方法,用于开放词汇检测任务。这项创新可以根据描述性文本检测图像中的任何对象。通过显着降低计算需求,同时保持竞争性能,YOLO-World 成为众多基于视觉的应用程序的多功能工具。 概述 YOLO-World 解决了传统开放词汇检测模型所面临的挑战,这些模型通常依赖于需...
The study concludes that while certain YOLO models demonstrate potential for ADAS implementation, others fall short, emphasizing the importance of selecting models that achieve a harmonious balance among speed, accuracy, and model size for practical ADAS applications in the real world....
YOLO-World:基于视觉语言模型的实时开放词汇物体检测 Paper:YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection Abs:https://arxiv.org/abs/2401.17270 Code:https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World 在自然图像与视频目标检测与识别领域,传统方法通常在预定义类别的数据集上训练,无法识别数据集中未出现的目标...
第3步:点击Object Detection进入目标检测标注模式 第4步:点击Create Labels创建标签,这里有两种方法: 法1:导入文件自动生成标签(Load labels from file )一行一个 法2:手动创建标签,点击左边栏的“+”符号 因为我这里只检测火焰一类,所以只添加一个标签 fire。
argument('--min_score', type=float, default=0.6, help='Below this score (confidence level) is not displayed.') parser.add_argument('--model_yolo', type=str, default='model_data/yolo4.h5', help='Object detection model file.') parser.add_argument('--model_feature', type=str, default...