实验结果表明 YOLOE 的训练时间少于其他对比模型,比 YOLO-Worldv2 快了近 3 倍。同时 YOLOE-v8-S/M/L 的性能比 YOLOv8-Worldv2-S /M/L 分别高出 3.5/0.2/0.4AP,在 T4 和 iPhone 12 上的推理速度分别提高 1.4 倍 / 1.3 倍 / 1.3 倍和 1.3 倍 / 1.2 倍 / 1.2 倍。 不过在 Ap 指标上,与 ...
YOLO 世界模型引入了先进的实时 UltralyticsYOLOv8-基于开放词汇检测任务的先进实时方法。这项创新可根据描述性文本检测图像中的任何物体。如下图所示，你提示鼻子、眼睛及舌头，世界模型则会给出相应的位置。而EfficientSAM是一种轻量级快速 SAM 模型，具有良好的性能，与SAM相比，推理速度加快20倍！参数减少20倍！两者...
你好, 我在进行分割训练的时候会报这样的错误‘'YOLOWolrdDualPAFPN is not in the mmyolo::model registry. ’ 而在进行检测训练的时候就不会报错,请问是哪里的原因呢? 谢谢! ME TOO!! Collaborator wondervictor commented Mar 21, 2024 It's a typo, change YOLOWolrdDualPAFPN to YOLOWorldDualPAFPN....
实验结果表明 YOLOE 的训练时间少于其他对比模型,比 YOLO-Worldv2 快了近 3 倍。同时 YOLOE-v8-S/M/L 的性能比 YOLOv8-Worldv2-S /M/L 分别高出 3.5/0.2/0.4AP,在 T4 和 iPhone 12 上的推理速度分别提高 1.4 倍 / 1.3 倍 / 1.3 倍和 1.3 倍 / 1.2 倍 / 1.2 倍。 不过在 Ap 指标上,与 ...
不过在 Ap 指标上,与 YOLO - Worldv2 相比,YOLOE-v8-M/L 稍显逊色。进一步分析发现,这种性能差距主要是由于 YOLOE 创新性地在一个模型中集成了检测和分割功能。 作者还通过以下角度验证了模型和方法的有效性: 分割评估 表2. LVIS 上的分割评估