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由于加入efficient neck的yolo_world_l代码网页报错404,此次复现使用的是未加入efficient neck的yolo_world_l。 论文仅给出L的finetune模型在O365,GoldG,CC3M上进行pretrain。为了完全复现,将原文档中的加载权重load_from='pretrained_models/yolo_world_l_clip_base_dual_vlpan_2e-3adamw_32xb16_100e_o365_gol...
【复现步骤】 你好,我下载了yolo_world_s_clip_base_dual_vlpan_2e-3adamw_32xb16_100e_o365_goldg_train_pretrained-18bea4d2.pth,加载它进行预训练,config文件是从configs/finetune_coco/yolo_world_l_dual_vlpan_2e-4_80e_8gpus_finetune_coco.py拷贝后修改的,即将_base_里面的yolov8_l_syncbn_fas...
YOLO-World来了!加速20倍!该实时开放词汇目标检测网络刚收录于CVPR 2024!其中提出一种新的重参数化的视觉语言路径聚合网络(RepVL-PAN)和区域文本对比损失,可以实时以零样本方式高效地检测各种物体,性能表现极其出色!代码已开源!迪哥还给大家准备了YOLO系列目标检测算法学习资料包!内含:YOLOV1~YOLOV9 YOLOX YOLO-...
给大家整理了一份YOLO目标检测算法资料包: YOLOV1~V10 YOLO-World YOLOX系列目标检测算法资料论文和代码目标检测领域细分方向顶...
2）代码复现 4）生成模型（Generative Model）5）目标跟踪 6）人体关键点检测 7）场景文字识别OCR 3 ...
2 YOLOX 复现流程全解析 我们简单将 YOLOX 复现过程拆分为 3 个步骤,分别是: 推理精度对齐 训练精度对齐 重构 2.1 推理精度对齐 为了方便将官方开源权重迁移到 MMDetection 中,在推理精度对齐过程中,我们没有修改任何模型代码,而且简单的复制开源代码,分别插入 MMDetection 的 backbone 和 head 文件夹下,这样就只需...
代码语言:javascript 复制 _base_=('../../third_party/mmyolo/configs/yolov8/''yolov8_l_syncbn_fast_8xb16-500e_coco.py')# 定义自定义的导入模块和设置是否允许导入失败 custom_imports=dict(imports=['yolo_world'],allow_failed_imports=False)# 超参数设置 ...
YOLOv3is created by applying a bunch of design tricks on YOLOv2. The changes are inspired by recent advances in the object detection world. 在上一章的最后,我们提到不论是YOLOv1,还是YOLOv2,都有一个共同的致命缺陷:只使用了最后一个经过32倍降采样的特征图(简称C5特征图)。尽管YOLOv2使用了passthrou...