提出的YOLO-World在大型数据集上的预训练模型,展现了强大的零样本的迁移学习性能,并且在LVIS数据集上达到了35.4AP和52FPS,预训练后的YOLO-World可以轻松适应于下游任务,比如开集实例分割和目标检测,此外YOLO-World的预训练权重和代码将会开源并利用在更多现实场景中 相关工作 传统目标检测 目前流行的目标检测研究关注于...
使用yoloworld/ModelExporter_original.py更新yoloworld/ModelExporter.py 导出YOLO World 目标检测模型并保存到models/yolov8s-worldv2-original.onnx ./export_original.sh 文本编码模型 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...
world_size = world_size """YOLO World v8头部。""" def loss(self, img_feats: Tuple[Tensor], txt_feats: Tensor, batch_data_samples: Union[list, dict]) -> dict: """对上游网络的特征执行前向传播和损失计算""" outs = self(img_feats, txt_feats) # 快速版本 loss_inputs = outs + (...
YOLOv5n/s/m/l/x are approximately 1/2/4/6/8 days on a singleNVIDIA V100 GPU. UsingMulti-GPU trainingcan significantly reduce training time. Use the largest--batch-sizeyour hardware allows, or use--batch-size -1for YOLOv5AutoBatch. The batch sizes shown below are for V100-16GB GPUs....
last_stage_out_channels // 2 // 32] base_lr = 2e-4 weight_decay = 0.05 train_batch_size_per_gpu = 8 load_from = 'pretrained_models/yolo_world_l_clip_base_dual_vlpan_2e-3adamw_32xb16_100e_o365_goldg_train_pretrained-0e566235.pth' persistent_workers = False # Polygon2Mask ...
此时的world_size=1,随后进入do_train方法中,该方法位于\ultralytics\engine\trainer.py中,这也是最终执行训练的地方。 AI检测代码解析 def _do_train(self, world_size=1): """Train completed, evaluate and plot if specified by arguments.""" if world_size > 1: self._setup_ddp(world_size) self...
1.2 YOLO-World YOLO-World是一种创新的实时开放词汇对象检测技术,由腾讯AI实验室开发。它旨在解决传统目标检测方法在开放场景中受预定义类别限制的问题,通过视觉语言建模和大规模数据集预训练,增强了YOLO系列检测器对开放词汇的检测能力。 该技术的核心思想在于,利用一个可重参数化的视觉语言路径聚合网络(RepVL-PAN)...
.\YOLO-World\yolo_world\datasets\transformers\__init__.py # 导入腾讯公司的所有权声明# 从当前目录下的 mm_transforms 模块中导入 RandomLoadText 和 LoadText 类# 从当前目录下的 mm_mix_img_transforms 模块中导入 MultiModalMosaic、MultiModalMosaic9、YOLOv5MultiModalMixUp、YOLOXMultiModalMixUp 类# 定义 ...
这个 Worker 是全局第几个 Worker WORLD_SIZE = int(os.getenv('WORLD_SIZE', 1)) # 总共有几个 Worker ''' 查找名为LOCAL_RANK,RANK,WORLD_SIZE的环境变量, 若存在则返回环境变量的值,若不存在则返回第二个参数(-1,默认None) rank和local_rank的区别: 两者的区别在于前者用于进程间通讯,后者用于本地...
ultralytics 8.1.21 Add YOLOv8-World-v2 models (ultralytics#8580) Mar 4, 2024 custom add img export Mar 14, 2024 docker ultralytics 8.1.18 add cmake for building onnxsim on aarch64 (ultra… Feb 23, 2024 docs Add Ultralytics HUB Cloud Training banner to Docs (ultralytics#8656) ...