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拓展ONNX-YOLO-World-Open-Vocabulary-Object-Detection,因此我们又尝试动态开集方案的部署,并取得了一些实质性的进展,分享给大家。 你将获得 如何导出基于 Ultralytics repo 的 YOLO World v2 ONNX 模型和适用于 A...
2024年1月31日,腾讯人工智能实验室发布了其突破性模型,名为YOLO-World,这是一款先进的工具,能够在实时环境中跨越开放词汇表识别对象,无需先前的训练。 YOLO-World通过简单的提示输入,实现对任何对象的识别。要访问该模型,请访问YOLO-World的GitHub页面。 YOLO-World的创新填补了现有零阶目标检测技术中的关键空白,提高...
2023年以来,大语言模型(GPT、LLAMA)和视觉多模态大模型(LLAVA)的探索和研究如火如荼。在目标检测领域,基于GLIP和Grounding DINO的开集目标检测方法已经验证了大模型在检测任务的Grounding的能力。然而,在端…
此外YOLO-Word还可以根据传入的图片和text,输出预测的box及相关的object embedding。 2.1 模型架构 模型架构由3个部分组成 YOLO backbone,用于提取多尺度的图片特征 text encoder,用于提取名词短语的特征。流程如下:给定一段text,首先会提取里面的名词,随后将提取的每个名词短语输入CLIP中得到向量。可以知道text encoder的...
论文标题:YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection 论文链接:arxiv.org/pdf/2401.1727 论文代码:github.com/AILab-CVC/YO 在线体验:huggingface.co/spaces/s 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...
解决传统YOLO系列检测器在开放词汇对象检测中的局限性。传统的YOLO系列检测器依赖于预先定义和训练的对象类别,这限制了它们在开放场景中的适用性。为了解决这个问题,作者引入了YOLO-World,这是一种创新的方法,通过视觉-语言建模和大规模数据集的预训练来增强YOLO的开放词汇检测能力。
融合了YOLOv8优秀的实时检测能力与Clip强大的文本编码能力, 实现了惊艳的实时开集检测. YOLO-World工程地址: github.com/AILAB-CVC/YO YOLOv8工程地址: github.com/ultralytics/ YOLOv8l的architecture: YOLOv8l architecture. 虚线框红色文字: 数据shape; 虚线框洋红色文字: Conv参数(in_channels, out_...
YOLO系列的检测器以高效和实用性,成功确立了自己在实时检测的地位 然而,由于依赖于预定义和训练过的目标类别(闭集检测),它在开放场景中的适用性受到了限制 为了解决这个问题,我们提出了YOLO-World,它是一种创新的方法,主要在大规模的数据集上做视觉-语言的建模和预训练,进而加强了YOLO的开放类别的词汇表的检测能力...
参考资料: 1、 Joaquin Chou:YOLO-World——实时开集目标检测2、 夜前樱:ML纯小白安装配置并运行YOLO-World3、 要养家的程序猿:YOLO-World环境搭建&推理测试4、 yolo world tensorRT 的 C++ 部署5、 下载…
.\YOLO-World\configs\deploy\detection_onnxruntime_static.py # 设置基础路径为指定的配置文件路径_base_=('../../third_party/mmyolo/configs/deploy/''detection_onnxruntime_static.py')# 定义代码库配置,包括类型、任务、模型类型和后处理参数codebase_config=dict(type='mmyolo',task='ObjectDetection'...