部署到NPU(如果适用) 如果你需要在支持NPU的硬件上部署,例如AXERA芯片,你需要使用Pulsar2等工具链进行模型转换和编译。具体步骤可以参考知乎上的相关文章或官方文档。 5. 验证部署结果 运行YOLO-World的demo脚本,例如demo/simple_demo.py或demo/video_demo.py,确保YOLO-World能够正常运行并输出正确的检测结果。 bash ...
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...
虽然YOLO World 相比 Grounding DINO 在工业部署上已经方便很多,但由于开集目标检测网络结构必然的复杂性,仍然存在一些 Trick 值得深究。因此我们熟悉的创新模型部署大佬(ZHEQIUSHUI)贡献了一些微不足道的修改(YOLO World Optimize),在不影响精度的情况下,让后续的上板部署更佳便捷。 python 环境安装 conda create --n...
1OpenVINO C# API 英特尔发行版OpenVINO工具套件基于oneAPI而开发,可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件,适用于从边缘到云的各种英特尔平台上,帮助用户更快地将更准确的真实世界结果部署到生产系统中。通过简化的开发工作流程,OpenVINO可赋能开发者在现实世界中部署高性能应用程序和算法。 2024年3月7...
虽然YOLO World相比Grounding DINO在工业部署上已经方便很多,但由于开集目标检测网络结构必然的复杂性,仍然存在一些Trick值得深究。因此我们熟悉的创新模型部署大佬(ZHEQIUSHUI)贡献了一些微不足道的修改(YOLO -World Optimize,https://github.com/ZHEQIUSHUI/YOLO-World/tree/not_einsum),在不影响精度的情况下,让后续的...
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OpenVINO™ C# API 部署 YOLO-World全部源码: https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API-Samples/tree/master/model_samples/yolo-world/yolo-world-opencvsharp-net4.8 1. 前言 1.1 OpenVINO™ C# API 英特尔发行版 OpenVINO™ 工具套件基于 oneAPI 而开发,可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉...
相比之下,作者提出了YOLO-World,旨在实现高效的开集目标检测,具有实时推理和更容易的下游应用部署。与同样通过语言模型对齐探索开集检测的ZSD-YOLO[50]不同,YOLO-World引入了一个新的YOLO框架,并采用了一种有效的预训练策略,提升了开集的性能和泛化能力。
在推理过程中,可以移除文本编码器,并将文本嵌入重新参数化为RepVL-PAN的权重,以实现高效部署。作者进一步研究了对YOLO检测器的大规模开集预训练方案,通过在大型数据集上对区域文本进行对比学习,将检测数据、定位数据以及图像文本数据统一为区域文本对。预训练的YOLO-World拥有丰富的区域文本对,展示了在大词汇检测方面的...
正在超越Faster R-CNN、DETR、YOLOs等传统方法,成为极具潜力的研究方向,近两年顶会创新也层出不穷,腾讯重磅发布不久的YOLO-World,便是一种先进的开放词汇检测器,基于简洁高效的YOLOv8架构,通过视觉语言建模,以及大规模数据集的预训练,能够识别并定位训练集中未出现的新类别物体,具备超强的零样本及泛化性能,部署轻便...