YOLO World的潜力超出了目标检测。将其与FastSAM或EfficientSAM等快速分割模型结合起来,可以创建一个比当前组合(如Grounding DINO和SAM)更高效的零样本分割流程。 这一创新为视频处理、自动背景移除和动态对象操作打开了大门。想象一个工厂车间,YOLO World不断监控和编目实时物品,或者一个视频编辑套件,其中不需要的背景元...
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。
实时解决方案:利用CNN 的计算速度,YOLO-World 可提供快速的开放词汇检测解决方案,满足各行业对即时结果的需求。 效率和性能:YOLO-World 可在不牺牲性能的前提下降低计算和资源需求,提供了一种可替代SAM 等模型的强大功能,但计算成本仅为它们的一小部分,从而支持实时应用。 利用离线词汇进行推理:YOLO-World 引入了 "...
在将YOLO-World在COCO数据集上进行微调时,考虑到COCO数据集的词汇量较小,作者移除了所 Proposal 的RepVL-PAN以进一步加速。在表6中,很明显作者的方法在COCO数据集上可以取得相当不错的零样本性能,这表明YOLO-World具有很强的泛化能力。此外,与从头开始训练的先前方法相比,经过COCO train2017数据集微调后的YOLO-World...
YOLO-World模型引入了先进的实时 UltralyticsYOLOv8对象检测模型,成为了开放词汇检测任务的最新SOTA实时方法。YOLO-World模型可根据提示与描述性文本实现检测图像中的任何物体。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。
效率和性能: YOLO-World 可在不牺牲性能的前提下降低计算和资源需求,提供了一种可替代SAM 等模型的强大功能,但计算成本仅为它们的一小部分,从而支持实时应用。 利用离线词汇进行推理: 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...
效率和性能: YOLO-World 可在不牺牲性能的前提下降低计算和资源需求,提供了一种可替代SAM 等模型的强大功能,但计算成本仅为它们的一小部分,从而支持实时应用。 利用离线词汇进行推理: 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...
zero-shot-object-detection zero-shot-segmentation yolo-world efficientsam Updated Feb 21, 2024 Python Ziad-Algrafi / ODLabel Star 10 Code Issues Pull requests ODLabel is a powerful tool for zero-shot object detection, labeling and visualization. It provides an intuitive graphical user interf...
实时解决方案:利用 CNN 的计算速度,YOLO-World 提供快速的开放词汇检测解决方案,满足需要立即结果的行业。 效率和性能:YOLO-World 在不牺牲性能的情况下大幅削减了计算和资源需求,为 SAM 等模型提供了强大的替代方案,但计算成本仅为其一小部分,从而支持实时应用程序。
利用全新的YOLO-World与EfficientSAM实现高效的对象检测 + 分割 版本:V2.0 新增蒙版分离 + 提取功能,支持选择指定蒙版单独输出,同时支持图像和视频(V1.0工作流已弃用) 视频演示 V2.0 2.24.2.1.mp4 V1.0 2.20.3.mp4 节点说明 | Features YOLO-World 模型加载 | 🔎Yoloworld Model Loader ...