YOLO - World主要是在YOLOv8 [ 20 ]的基础上开发的,它包含一个暗网主干[ 20、43 ]作为图像编码器,一个用于多尺度特征金字塔的路径聚合网络( PAN ),以及一个用于边界框回归和对象嵌入的头部。 4.2.2文本编码器: 给定文本T,我们采用CLIP [ 39 ]预训练的Transformer文本编码器提取相应的文本嵌入W = TextEncoder...
[2024-2-1]: We deploy the YOLO-World demo on HuggingFace 🤗, you can try it now! [2024-1-31]: We are excited to launch YOLO-World, a cutting-edge real-time open-vocabulary object detector. TODO YOLO-World is under active development and please stay tuned ☕️! If you have su...
YOLO-World主要是在YOLOv8 [20]的基础上开发的，它包含一个暗网主干[20、43]作为图像编码器，一个用于多尺度特征金字塔的路径聚合网络( PAN )，以及一个用于边界框回归和对象嵌入的头部。给定文本T，采用CLIP [39]预训练的Transformer文本编码器提取相应的文本嵌入W = TextEncoder ( T )∈RC × D...
YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection背景半年前我们实现了 YOLO World 的静态开集方案的部署,然而反馈一般,主要是并没有体现出开集的灵活性(更换 detection class 需要重新导出模型) 圈圈…
作者介绍了YOLO-World,这是一个前沿的开集目标检测器,它具有高效率,适用于实际应用场景。 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...
If you find YOLO-World is useful in your research or applications, please consider giving us a star 🌟 and citing it. @article{cheng2024yolow,title={YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection},author={Cheng, Tianheng and Song, Lin and Ge, Yixiao and Liu, Wenyu and Wang, ...
Real-Time Open-Vocabulary Object Detection:使用Ultralytics框架进行YOLO-World目标检测 前言 相关介绍 前提条件 实验环境 安装环境 项目地址 Linux Windows 使用Ultralytics框架进行YOLO-World目标检测 进行训练 进行预测 进行验证 扩展 目标跟踪 设置提示 参考文献 ...
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...
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 ...
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