DETR首次通过 Transformer探索目标检测,并启发了大量的基于 Query 的方法。在推理速度方面,Redmon等人提出了YOLOs,利用简单的卷积架构实现实时目标检测。 一些研究提出了各种YOLO的架构或设计,包括路径聚合网络,跨阶段部分网络和重参化,这些进一步提高了速度和准确性。与之前的YOLOs相比,本文中的YOLO-World旨在超越固定词汇...
YOLO-World代表了开放词汇目标检测技术的重大进步,证明了像YOLO系列中的简化检测器一样的检测器在开放词汇任务中可以提供强大的性能。这一突破对于需要效率和速度的应用特别重要,例如边缘应用。 YOLO-World具备基础能力,使其能够解释提示的上下文,以进行准确的检测,而无需进行特定的类别训练。它利用大量的图像-文本对和...
添加v:dddvision,备注:目标检测,拉你入群 1、写在前面 这篇文章提出了一种名为YOLO-World的高效实时开放词汇目标检测方法,旨在解决传统目标检测方法在开放场景中受预定义类别限制的问题。其核心思想是通过视觉语言建模和大规模数据集预训练,增强YOLO系列检测器对开放词汇的检测能力。主要实现方法是使用可重参数化的视...
亮点解读:开放词汇对象检测(支持任意英文文本,检测出目标框) 一句话速读:YOLO-World通过引入RepVL-PAN和区域-文本对比损失,实现了高效的零样本开放词汇对象检测,并在LVIS数据集上达到了35.4 AP和52.0 FPS的性能。 图1. 速度与精度曲线。我们在速度和精度方面将 YOLOWorld 与最近的开放词汇方法进行了比较。所有模型都...
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。
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,各种物品都放错了地方。这个机器人如何识别...
在人工智能不断发展的今天,视觉检测技术也进入了一个全新的时代。近日,腾讯推出的YOLO-World引起了业界的轰动。这款基于YOLOv8架构的先进开放词汇目标检测器 promete 以惊人的速度提升检测效率,声称能实现20倍的加速。尤为引人注目的是,它通过视觉语言建模和大规模数据集的预训练,展现出了强大的零样本学习与泛化能力...
YOLO-World 是一种最先进的零样本目标检测模型。您可以向 YOLO-World 提供任意文本提示,让模型在没有任何微调的情况下识别图像中的对象实例。没有预定义的类别列表;您需要尝试不同的提示,看看模型是否能够以对您的项目可接受的标准来识别对象。 之前文中已经对其使用进行了详细介绍《YOLO-World检测一切的任务框架使用...
YOLO-World:一个实时的、开放词汇的目标检测模型自动驾驶之心官网正式上线了:www.zdjszx.com(海量视频教程等你来学)1、面向自动驾驶与c++全栈教程(视频➕答疑)2、Carla—Autoware联合仿真实战(视频➕答疑)3、在线高精地图与自动驾驶论文带读教程4、国内首个基于T
3小时就带我搞定了YOLOv5目标检测,以及训练数据集!比啃书强太多!人工智能|机器学习|深度学习 5307 44 47:13 App 【YOLOv11】实测!对比YOLOv8、v9、v10,是否实用?哪个更适合结合自己的业务场景? 2188 -- 24:38:27 App SLAM算法三小时即可入门!计算机大佬十节课精讲让你从零到一快速掌握SLAM理论及无人驾驶...