近两年顶会创新也层出不穷,腾讯重磅发布不久的YOLO-World,便是一种先进的开放词汇检测器,基于简洁高效的YOLOv8架构,通过视觉语言建模,以及大规模数据集的预训练,能够识别并定位训练集中未出现的新类别物体,具备超强的零样本及泛化性能,部署轻便!
YOLO-World通过简单的提示输入,实现对任何对象的识别。要访问该模型,请访问YOLO-World的GitHub页面。 YOLO-World的创新填补了现有零阶目标检测技术中的关键空白,提高了处理速度。与领域内常见的基于Transformer的较慢模型不同,YOLO-World采用了更快的基于CNN的架构,源自YOLO框架。 具体细节请参阅下面的YOLO-World原文,...
YOLO-World模型引入了先进的实时 UltralyticsYOLOv8对象检测模型,成为了开放词汇检测任务的最新SOTA实时方法。YOLO-World模型可根据提示与描述性文本实现检测图像中的任何物体。YOLO-World 可大幅降低计算要求,同时具有杰出的性能指标,是新一代的开放动词对象检测模型。 模型结构主要由两个部分组成分别是实现文本编码与解码...
作者在表6中比较了预训练的YOLO-World与先前的YOLO检测器。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...
YOLO-World模型引入了先进的实时 UltralyticsYOLOv8对象检测模型,成为了开放词汇检测任务的最新SOTA实时方法。YOLO-World模型可根据提示与描述性文本实现检测图像中的任何物体。YOLO-World 可大幅降低计算要求,同时具有杰出的性能指标,是新一代的开放动词对象检测模型。
最近发现ultralytics的仓库也集成了 YOLO World,同时在导出 ONNX 的操作上也有更好的开源项目进行了拓展ONNX-YOLO-World-Open-Vocabulary-Object-Detection,因此我们又尝试动态开集方案的部署,并取得了一些实质性的进展,分享给大家。 你将获得 如何导出基于 Ultralytics repo 的 YOLO World v2 ONNX 模型和适用于 ...
(1)介绍了YOLO-World,一种先进的开放词汇对象检测器,具有现实世界应用的高效率。 (2)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区域文本对比预训练方案。 (3)在大规模数据集上预先训练的YOLO-World展示了强大的Zero-shot性能,并在LVIS上以52.0 FPS实现了35.4 AP...
多模态时代,开放词汇目标检测,正在超越Faster R-CNN、DETR、YOLOs等传统方法,成为极具潜力的研究方向,近两年顶会创新也层出不穷,腾讯重磅发布不久的YOLO-World,便是一种先进的开放词汇检测器,基于简洁高效的YOLOv8架构,通过视觉语言建模,以及大规模数据集的预训练,能够识别并定位训练集中未出现的新类别物体,具备超强...
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官方YOLO-World是基于mmyolo, mmdetection实现的,但U1S1,mm系列对于入门确实不错,但对于新开源算法上手测试真心难用,听说ultralytics支持YOLO-World了,可以直接通过ultralytics库来玩YOLO-world了使用方式简单到了极致,几行命令即可,还不需要安装一大堆的mm包,不需要编译各种无关op。