但还是不如在自己电脑上离线运行一遍来得直接。恰好,近期Ultralytics(YOLOv8)也新增了对YOLO-World的支持,我们不如直接体验一把。关于YOLO-World:其是一个使用开放词汇进行目标检测的新框架,且是以YOLOv8框架为detector,所以其特点就继承了YOLO系列,也即轻量、快速...
关于Demo:尽管YOLO-World官方给出了在线试用的Demo:https://huggingface.co/spaces/stevengrove/YOLO-World ,但还是不如在自己电脑上离线运行一遍来得直接。恰好,近期Ultralytics(YOLOv8)也新增了对YOLO-World的支持,我们不如直接体验一把。 关于YOLO-World: 其是一个使用开放词汇进行目标检测的新框架,且是以YOLOv...
尽管YOLO-World官方给出了在线试用的Demo:https://huggingface.co/spaces/stevengrove/YOLO-World,但还是不如在自己电脑上离线运行一遍来得直接。恰好,近期Ultralytics(YOLOv8)也新增了对YOLO-World的支持,我们不如直接体验一把。 关于YOLO-World:其是一个使用开放词汇进行目标检测的新框架,且是以YOLOv8框架为detect...
[1] GitHub - AILab-CVC/YOLO-World: [CVPR 2024] Real-Time Open-Vocabulary Object Detection [2] YOLO-World初体验:Ultralytics版本,可直接上手,离线运行_yolo world-CSDN博客 [3] YOLO-World:实时开放词汇目标检测_yolo-world: real-time open-vocabulary object detec-CSDN博客 [4] YOLO-World:即时、...
YOLO-World开集目标检测,可直接上手 1. 前言 关于Demo:尽管YOLO-World官方给出了在线试用的Demo:https:///spaces/stevengrove/YOLO-World ,但还是不如在自己电脑上离线运行一遍来得直接。恰好,近期Ultralytics(YOLOv8)也新增了对YOLO-World的支持,我们不如直接体验一把。
python save_coco_npy.py tar -cvf yolo_world_calib_txt_data.tar tmp/*.npy 模型转换 经常在AI芯片上部署AI算法模型的同学都知道,想要把 ONNX 模型部署到芯片上的NPU中运行,都需要使用芯片原厂提供的 NPU工具链,这里我们使用的是 Pulsar2。 Pulsar2 是 爱芯元智 的新一代NPU工具链,包含 模型转换、离线量...
相比之下,“提示后检测”范式首先对用户的提示进行编码以构建离线词汇,该词汇根据不同的需求而变化。然后,高效的检测器可以在不重新编码提示的情况下即时推理离线词汇。对于实际应用,一旦作者训练了检测器,即YOLO-World,作者可以预先编码提示或类别以构建离线词汇,然后无缝地将其整合到检测器中。
YOLO-World的一个关键特性是其显著降低了计算需求,同时保持了竞争力的性能水平,使其成为众多视觉应用的理想选择。此外,YOLO-World支持离线词汇集合,在推理阶段采用prompt-then-detect策略,进一步提升了效率。用户也可以自定义一些客制化提示信息,然后采用文本编码器对这些提示信息进行编码得到离线嵌入包。这种方法避免了对...
YOLO-World由Tencent AI Lab、ARC Lab (AI Research Center) at Tencent PCG (Platform and Content Group) 以及华中科技大学电子信息与通信学院(School of EIC, Huazhong University of Science & Technology)合作提出的一个创新的实时开放词汇目标检测方法,它通过结合视觉-语言建模和大规模数据集上的预训练,增强了...
YOLO-World通过整合YOLOv8检测器与CLIP文本编码器,构建了首个实时开放词汇检测框架。其创新的RepVL-PAN模块实现了跨模态特征融合,但存在两大核心缺陷:首先仍依赖预定义类名词典,本质上属于静态开放词汇检测;其次大规模词汇场景下计算效率显著下降,违背YOLO系列的实时性优势。