通过这种方式,YOLO-World能够增强对开放词汇的检测能力,使其能够在没有预先定义类别的情况下识别出广泛的物体。这种能力使得YOLO-World在实时应用中,如自动驾驶、视频监控、工业质检等领域具有广泛的应用前景。同时,YOLO-World还通过优化模型架构和训练策略,实现了高性能和实时性的平衡。它能够在保持高准确率的同时,降低...
本人测试发现,OpenVINO跟ONNXRUNTIME两个模型部署框架可以轻松推理导出ONNX格式YOLO-World的模型,但是OpenCV DNN无法加载。所以推荐使用OpenVINO跟ONNXRUNTIME两个模型部署框架来部署YOLO-World
0. 论文信息 更少参数更高精度!复旦开源:结合YOLO-World与Mamba实现开放词汇检测1. 引言目标检测作为计算机视觉中的一项基础任务,在自动驾驶、个人电子设备、医疗保健和安全等众多领域发挥着至关重要的作用。传…
通过这种方式,YOLO-World能够增强对开放词汇的检测能力,使其能够在没有预先定义类别的情况下识别出广泛的物体。这种能力使得YOLO-World在实时应用中,如自动驾驶、视频监控、工业质检等领域具有广泛的应用前景。同时,YOLO-World还通过优化模型架构和训练策略,实现了高性能和实时性的平衡。它能够在保持高准确率的同时,降低...
YOLO-World是一个融合了实时目标检测与增强现实(AR)技术的创新平台,旨在将现实世界与数字世界无缝对接。该平台以YOLO(You Only Look Once)算法为核心,实现了对视频中物体的快速准确识别,并通过AR技术将虚拟元素与真实场景相结合,为用户带来沉浸式的交互体验。在本文中,我们将结合OpenVINO™ C# API 使用最新发布的Op...
随着人工智能技术的发展,目标检测领域迎来了又一重磅更新,Ultralytics推出的YOLO-World受到广泛关注。这款新的目标检测框架不仅以YOLOv8为基础,还引入了开放词汇支持,使得用户通过文本输入进行目标识别成为可能。YOLO-World的能力在于能够识别各种复杂场景中的目标,极大地提高了目标检测的灵活性和适用性,特别对于需要即时...
YOLO-World的最大亮点在于它的网络结构:采用了可重新参数化的视觉-语言路径聚合网络(RepVL-PAN)。这一创新使得在多尺度图像特征的基础上,通过文本引导的方式,实现了更高效的特征融合。如此一来,图像特征与文本特征之间的互动将得到有效增强,从而提升目标检测的准确性和反应速度。
代码链接:https://github.com/Xuan-World/Mamba-YOLO-World 1. 引言 目标检测作为计算机视觉中的一项基础任务,在自动驾驶、个人电子设备、医疗保健和安全等众多领域发挥着至关重要的作用。传统方法在目标检测方面取得了显著进展。然而,这些模型都是在封闭集数据集上进行训练的,限制了它们对预定义类别(例如,COCO数据集...
YOLO-World是一个融合了实时目标检测与增强现实(AR)技术的创新平台,旨在将现实世界与数字世界无缝对接。该平台以YOLO(You Only Look Once)算法为核心,实现了对视频中物体的快速准确识别,并通过AR技术将虚拟元素与真实场景相结合,为用户带来沉浸式的交互体验。在本文中,我们将结合OpenVINO™ C# API 使用最新发布的Op...