例如,它可能会分析一张带有“带有蓝色毯子的床”标题的卧室图片。它还使用复杂的辅助模块,如理解描述“橙色条纹猫”的CLIP,以及将图像特征与这些描述链接起来以获得更深入理解的Reveal Pan。 当你向YOLO World展示一张照片时,它会执行基本的目标检测,识别熟悉的物品,如椅子和桌子。但它更进一步,通过突出不寻常或未知...
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传统的开发动词对象检测,YOLO-World的优势如下图所示: 其中可参...
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...
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传统的开发动词对象检测,YOLO-World的优势如下图所示: 其中可参数化视觉语言PAN模块,作者对之前的VLP结构完成了两点改进分别是文本指南CSP模块与图像池化注意...
与先前方法相比,所提出的YOLO-World在具有高推理速度方面显著高效,易于部署到下游应用中。具体而言,YOLO-World遵循标准的YOLO架构,并利用预训练的CLIP文本编码器来编码输入文本。作者进一步提出了可重参化的视觉-语言路径聚合网络(RepVL-PAN),以更好地连接文本特征和图像特征,实现视觉语义表示。
其是一个使用开放词汇进行目标检测的新框架,且是以YOLOv8框架为detector,所以其特点就继承了YOLO系列,也即轻量、快速、性能好。另外,既然是文本和图片一起作为输入,那么就需要有一个文本embedding的模块,这里用的是CLIP,其将用户输入的词汇列表转换为特征向量,与输入图像一起进行推理。
pip install openai-clip 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 3. 上手体验 模型下载: 这里选用 yolov8s-world.pt:https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8s-world.pt 当然,也可以使用其他模型,可自行从Ultralytics的官网下载:。
这里没有用到CLIP,因为没有设定词汇,也就不需要进行text embedding了 yolo predict model=yolov8s-world.pt source=path/to/image.jpg imgsz=640 6.3 设定词汇进行推理: from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': # Initialize a YOLO-World model ...
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传统的开发动词对象检测,YOLO-World的优势如下图所示: 其中可参数化视觉语言PAN模块,作者对之前的VLP结构完成了两点改进分别是文本指南CSP模块与图像池化注意...