CVPR2024 | YOLO-World检测一切对象模型,超级轻量级开放词汇目标检测方法,论文解读+源码复现,2小时带你吃透YOLO-World算法共计4条视频,包括:YOLO-WORLD、YOLOV9论文知识点解读、YOLOV8等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
终于有人把YOLO系列最前沿的内容整合并讲解出来了!YOLOv8+v9+world:核心算法实战+论文创新点解读,一套课程学到爽!共计3条视频,包括:YOLOv8算法实战、YOLOV9论文知识点解读、YOLO-WORLD等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
8. 9. 10. 11. 12. 13.
本文重新解读一下,但是没啥区别。 2.1 代码解读 程序入口:train.py # Trainloader dataloader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size, gs, opt, hyp=hyp, augment=True, cache=opt.cache_images, rect=opt.rect, rank=rank, world_size=opt.world_size, workers=opt.workers, image_...
from ultralytics.models import NAS, RTDETR, SAM, YOLO, FastSAM, YOLOWorld if __name__=="...
这段代码主要是计算correct,来获取匹配预测框的iou信息。 这个函数主要有两个作用: 作用1:对预测框与gt进行匹配 作用2:对匹配上的预测框进行iou数值判断,用True来填充,其余没有匹配上的预测框的所以行数全部设置为False 对于每张图像的预测框,需要筛选出能与gt匹配的框来进行相关的iou计算,设置了iou从0.5-0.95的...
= -1: loss *= WORLD_SIZE # gradient averaged between devices in DDP mode if opt.quad: loss *= 4.0 # Backward # scaler.scale(loss).backward() # Backward 反向传播 loss.backward() # Optimize - https://pytorch.org/docs/master/notes/amp_examples.html # 模型反向传播accumulate次(iterations)...
以下是对YOLO-World模型的进一步解读:模型架构与功能YOLO-World模型充分利用了YOLOv8框架的先进特性,并引入了开放式词汇检测功能。这一创新使得模型能够识别并检测图像中任何由描述性文本指定的物体,无需预先定义对象类别。这一功... 摘要 YOLO-World模型确实是一个突破性的创新,它结合了YOLOv8框架的实时性能与开放...
YOLO-World is still under active development! We recommend that everyone use English to communicate on issues, as this helps developers from around the world discuss, share experiences, and answer questions together. For business licensing and other related inquiries, don't hesitate to contact yixia...
第一个部分主要介绍Yolo-v5的结构以及相对于之前版本的一些改进;第二部分是对Yolo-v5代码主要部分的解读,包括如何更换backbone的细节;第三部分给出了两次实验的结果和在测试集上的表现;最后一部分是我对Yolo-v5的简要总结和思考。 另外这里有一个200G人工智能学习大礼包,有需要的在评论区回复【我想要】,会第一...