我们可以使用简单的颜色查询来检测这些对象,而无需关注实际的对象本身。这种方法在常规描述提示失败的情况下非常有用。 1.5 使用描述大小的词语 在这张图片中,我们正在检测YOLO-World中的两个类别:饼干和金属屑。即使置信度很低,金属缺陷也没有被检测到。 下面是同一张图片,但置信度相同,我们使用了小金属碎片的提示。
3. 将数据集转换为yolov格式 使用labelimg脚本将数据集转换为yolov格式,生成train.txt和val.txt文件。(手动标注) 注意:labelimg只能使用python 3.9 版本。 python labelimg 4. 修改配置文件 修改data.yaml文件,将train.txt和val.txt文件路径修改为实际的路径。 path:../datasets/slider # dataset root dirtrain:im...
我们可以使用简单的颜色查询来检测这些对象,而无需关注实际的对象本身。这种方法在常规描述提示失败的情况下非常有用。 1.5 使用描述大小的词语 在这张图片中,我们正在检测YOLO-World中的两个类别:饼干和金属屑。即使置信度很低,金属缺陷也没有被检测到。 下面是同一张图片,但置信度相同,我们使用了小金属碎片的提示。
2.yolo-world使用 (1)常规使用 from ultralytics import YOLO # Initialize a YOLO-World model model = YOLOWorld('yolov8s-worldv2.pt') # Execute prediction for specified categories on an image results = model.predict('img/original_2024-04-17-08-19-59_2024-04-17-08-20-19-cut20240417004-10...
2.1 使用模型推理预测 2.2 自定义词汇推理 2.3 自定义词汇类别保存模型 1.模型简介 源码地址:https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World YOLO-World模型引入了基于开放词汇检测任务的先进实时方法,同时采用了视觉语言建模和在大量数据集上进行预训练的方法,能够以无与伦比的效率在零样本场景中出色地识别大量物体。这...
简介:真是太强大了!YOLO-World检测一切的任务框架使用指南,支持开放词汇检测任务 1.模型简介 源码地址:https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World YOLO-World模型引入了基于开放词汇检测任务的先进实时方法,同时采用了视觉语言建模和在大量数据集上进行预训练的方法,能够以无与伦比的效率在零样本场景中出色地识别大量...
使用YOLO World 进行高性能目标检测 YOLO World代表了目标检测和人工智能领域的一个重要进步。它学习和适应的能力无需广泛的重新训练,使其成为从数据注释、家庭自动化到工业监控等各种应用的强大工具。 一、介绍 想象一下,家里有一个机器人助手。现在想象一下漫长一天后的混乱——衣服散落各处,玩具到处都是,各种...
首先使用Git克隆项目源码。输入以下指令: git clone https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API-Samples.git 代码下载完成后,使VS 2022打开解决方案Samples.sln文件,找到yolo-world-opencvsharp-net4.8项目,如下图所示: 接下来安装依赖项。首先是安装OpenVINO C# API项目依赖,通过NuGet安装一下包即可: ...
YOLO-World使用在线词汇进行训练。在训练过程中,为每个包含4张图像的mosaic样本构建一个在线词汇T。具体做法是,从mosaic图像中抽样所有涉及的正面名词,并从相应的数据集中随机抽样一些负面名词。 随后使用离线词汇进行推理。在推理阶段,采用一种"先提示-再检测"的策略,使用离线词汇以提高效率。用户可以定义一系列自定义提...
首先使用Git克隆项目源码。输入以下指令: git clone https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API-Samples.git 代码下载完成后,使VS 2022打开解决方案Samples.sln文件,找到yolo-world-opencvsharp-net4.8项目,如下图所示: 接下来安装依赖项。首先是安装OpenVINO™ C# API项目依赖,通过NuGet安装一下包即可: ...