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...
# 设置基础配置文件路径 _base_ = ('../../third_party/mmyolo/configs/yolov8/' 'yolov8_x_syncbn_fast_8xb16-500e_coco.py') # 自定义导入模块 custom_imports = dict(imports=['yolo_world'], allow_failed_imports=False) # 超参数设置 num_classes = 1203 num_training_classes = 80 max_epo...
简介: yolo-world 源码解析(一) .\YOLO-World\configs\deploy\detection_onnxruntime-fp16_dynamic.py # 设置基础路径为指定的配置文件路径 _base_ = ( '../../third_party/mmdeploy/configs/mmdet/detection/' 'detection_onnxruntime-fp16_dynamic.py') # 定义代码库配置,包括模型类型、任务类型、后...
主要贡献：提出了一个可重新参数化的视觉-语言PAN来连接视觉和语言特征，并为YOLO-World提出了一个开放词汇的区域-文本对比预训练方案。传统目标检测使用box和类别作为标签训练。本研究提出区域-文本对：使用box和文本（文本可以是类别名称、名词短语，也可以是对象描述）作为标签训练。模型由YOLO检测器、文本...
传统的目标检测数据为区域-标签对,作者将其重新定义为区域-文本对,即{Bi, ti}N i=1,其中Bi表示目标的坐标框,ti表示该目标的文本描述(类别名称、名词短语或对象描述),从而将文本与图像中的目标区域进行关联。 5.2 模型架构 YOLO-World的模型架构包括以下三个主要组件: ...
在这一小节中,我们进一步微调YOLO-World,以实现开放词汇设置的实例分割,它可以称作开放词汇实例分割(OVIS) 之前的方法使用了伪标签在新的目标上进行了探索 与之不同的是,考虑到YOLO-World拥有强大的转化和泛化性,我们直接微调了YOLO-World在小部分的子集中,使用到了掩码标注,然后在大规模的词汇设置中,对分割的性能...
从传统到YOLO-World检测方法的演变 传统目标检测框架 传统的目标检测模型,如Faster R-CNN、SSD和YOLO,旨在识别特定类别的对象,这些类别由它们的训练数据确定。例如,使用COCO数据集训练的模型仅能识别80个不同的类别。 这种限制使它们只能在与训练数据直接相关的场景中使用。扩展或修改识别的类别集合需要重新训练或调整模...
大概是会包括以多模态技术为核心的“开集检测”范式，比如前些日子的YOLO-World，把闭集推向了更有研究...
本文介绍了DetCLIPv3,这是一种高性能检测器,不仅在开词汇目标检测方面表现出色,同时还能为检测到的目标生成分层标签。 本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 现有的开词汇目标检测器通常需要用户预设一组类别,这大大限制了它们的应用场景。在本文中,作者介绍了DetCLIPv3,这是一种高性能检测器,不仅在开...
YOLO，美语新词，是You Only Live Once的首字母缩略词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。YOLO的寓意是人应该享受人生，即使需要承担风险。就是鼓励人们不怕冒险，想做什么就做什么，享受人生，因为只会活一次。起源 词典编纂者Ben Zimmer发现该新词最早起源于YOLO商标，释义为You Only Live ...