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2024年1月31日,腾讯AI实验室发布实时、开放词汇的物体检测模型YOLO-World。 YOLO-World 是一个零样本模型,这意味着您无需任何训练即可运行对象检测。使用 YOLO-World,您只需定义提示即可检测任何对象。https://www.yuque.com/zuoyi-hhn9b/ywkexv/bccv2arwbaxga28x, 视频
YOLO-World令人印象深刻,因为对于给定的图像,您通常可以找到一组提示和参数来产生准确的结果。 然而,早期测试表明,在各种环境和语境中找到持久有效的提示更为困难。由于理想置信度阈值可能会因图像而异,因此在示例图像上有效的提示可能无法应用于整个生产数据集。 如果你发现自己在不同的环境中更改提示和参数设置,那么最...
YOLO-World具备基础能力,使其能够解释提示的上下文,以进行准确的检测,而无需进行特定的类别训练。它利用大量的图像-文本对和基础图像进行训练,以理解和响应各种提示,例如“穿着白色衬衫的人”。 通过引入“提示-然后检测”的方法论,YOLO-World避开了即时文本编码的需要,而是利用用户提示生成的离线词汇来进行检测。 模型...
YOLO-World:一个实时的、开放词汇的目标检测模型自动驾驶之心官网正式上线了:www.zdjszx.com(海量视频教程等你来学)1、面向自动驾驶与c++全栈教程(视频➕答疑)2、Carla—Autoware联合仿真实战(视频➕答疑)3、在线高精地图与自动驾驶论文带读教程4、国内首个基于T
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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,并将其编码和存储为离线词汇嵌入,从而简化检测过程。 由YOLOv8 支持:基于Ultralytics YOLOv8YOLO-World 利用实时对象检测方面的最新进展,以无与伦比的准确性和速度促...
1.YOLO-World 提示技巧 1.1忽略置信度大小 对于大多数流行的计算机视觉模型,置信度超过80%通常代表“高置信度”。YOLO-World并不遵循这一趋势。你可以期望置信度低至5%,1%,甚至0.1%来产生有效的预测。 虽然对于其他流行模型(如YOLOv8)来说,过滤掉所有低于80%的预测是很正常的,但YOLO World 准确地预测了上图中的...
YOLO-World 框架允许通过自定义提示指定类别,使用户能够根据自己的特定需求定制模型,而无需重新训练。这一功能对于调整模型以适应新领域或特定任务(这些任务最初并不属于训练数据的一部分)尤其有用。通过设置自定义提示词汇,用户基本上可以引导模型关注感兴趣的对象,从而提高检测结果的相关性和准确性。
YOLO-World 框架允许通过自定义提示指定类别,使用户能够根据自己的特定需求定制模型,而无需重新训练。这一功能对于调整模型以适应新领域或特定任务(这些任务最初并不属于训练数据的一部分)尤其有用。通过设置自定义提示词汇,用户基本上可以引导模型关注感兴趣的对象,从而提高检测结果的相关性和准确性。