预训练的YOLO-World可以轻松适应下游任务,例如,开集实例分割和指代目标检测。此外,YOLO-World的预训练权重和代码将开源,以促进更多实际应用。 三、安装环境 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...
使用ONNX格式模型直接推理部署,基于VMDM模型部署框架,直接导入模型,开始推。我直接生成并导出了两种自定义对象检测模型,分别支持识别大象跟鸟类,运行结果如下: 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...
AILab-CVC/YOLO-WorldPublic NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork452 Star4.7k New issue wufei-pngopened this issueMar 15, 2024· 1 comment wufei-pngclosed this ascompletedApr 25, 2024 Sign up for freeto join this conversation on GitHub. Already have an accou...
YOLO-World绝对是目标检测的一个新星,它集成了开放词汇的概念,并以YOLOv8为底层检测器。轻便、迅速、性能出众,这都是YOLO系列的DNA。它的特别之处在于,让文本与图像双双参与进来,这里使用的CLIP作为文本嵌入模块,能够将用户输入的词汇转化为特征向量,进而与图像一起进行完美的推理。 安装与更新 为便于使用YOLO-World...
四、推理测试 cd /workspace/YOLO-World 1、普通检测 from ultralytics import YOLOWorld # Initialize a YOLO-World model model = YOLOWorld('yolov8s-world.pt') # Execute inference with the YOLOv8s-world on the specified image results = model.predict('bus.jpg') # Show results results[0].show...
使用ONNX格式模型直接推理部署,基于VMDM模型部署框架,直接导入模型,开始推。我直接生成并导出了两种自定义对象检测模型,分别支持识别大象跟鸟类,运行结果如下: 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...
使用ONNX格式模型直接推理部署,基于VMDM模型部署框架,直接导入模型,开始推。我直接生成并导出了两种自定义对象检测模型,分别支持识别大象跟鸟类,运行结果如下: 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...
我们将下载yolov8s-world.pt模型,可以从官方链接获取。当然,也可以选择其他模型进行尝试。 不设定词汇表进行推理 此时,CLIP的能力尚无需调用: python model = YOLO('yolov8s-world.pt') source = 'path/to/image.jpg' imgsz = 640 设定词汇进行推理 ...