YOLO-World模型融合YOLOv8与CLIP,实现开放词汇实时检测,参数少、速度快。通过文本引导CSP与图像池化注意力模块提升特征融合。预训练模型已发布,支持大规模数据集训练,零样本下展现卓越检测性能。
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的Clip结构模型与实现图像特征提取支持对象检测YOLOv8系列网络模型。 对比传统的深度学习YOLO系列对象检测网络与...
Text-guided CSPLayer与Image-Pooling Attention 结构如下: 完成实现YOLO-World预训练模型在大规模对象检测、图像文本数据集训练策略方面主要有区域文本对比损失与基于自动标注实现的伪标签策略。 实验对比 对比其它的开放动词对象检测模型,YOLO-World参数更少,速度更快,显示出非常好的检测能力与推理速度。 4. 在线直接试...
1. DETR模型——这些模型非常酷,因为它们可以检测物体而不需要非最大抑制等一系列额外步骤。但问题是它们的计算成本很高,因此运行速度很慢。 2. YOLO模型——以速度超快而闻名,但它们并不总是能获得最好的准确度。 因此,RT-DETR 团队想出了一些巧妙的想法,制作了一个基于 DETR 的模型,可以在速度和准确性上击...
YOLO-World 模型 YOLO-World 模型引入了一种先进的、实时的基于 Ultralytics YOLOv8 的方法,用于开放词汇检测任务。这种创新能够根据描述性文本检测图像中的任何对象。通过显著降低计算需求,同时保持有竞争力的性能,YOLO-World 成为众多基于视觉的应用的多功能工具。 YOLO-传统的开放式词汇检测模型通常依赖于需要大量计算...
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。
CVPR2024 | YOLO-World检测一切对象模型,超级轻量级开放词汇目标检测方法,论文解读+源码复现,2小时带你吃透YOLO-World算法共计4条视频,包括:YOLO-WORLD、YOLOV9论文知识点解读、YOLOV8等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
半年前我们实现了 YOLO World 的静态开集方案的部署,然而反馈一般,主要是并没有体现出开集的灵活性(更换 detection class 需要重新导出模型) 圈圈虫:基于 AX650N/AX620Q 部署 YOLO World39 赞同 · 7 评论文章 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...
与其他模型不同的时,YOLO-World模型在推理时需要指定目标对象名称,因此其输入包括一个目标对象名称的节点,但是目前ONNX模型不支持字符输入。因此在模型导出时,根据自己的模型需求,对需要进行识别的对象名称,进行定义;接着在导出模型时,会将定义的类别字符转换为权重,直接加载到模型中。
1.模型简介 源码地址:https:///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。这项创新可根据描述性文本检测图像中的任何物体。YOLO-World 可大幅降低计算要求,同时...