YOLO World的潜力超出了目标检测。将其与FastSAM或EfficientSAM等快速分割模型结合起来,可以创建一个比当前组合(如Grounding DINO和SAM)更高效的零样本分割流程。 这一创新为视频处理、自动背景移除和动态对象操作打开了大门。想象一个工厂车间,YOLO World不断监控和编目实时物品,或者一个视频编辑套件,其中不需要的背景元...
YOLO 世界模型引入了先进的实时 UltralyticsYOLOv8-基于开放词汇检测任务的先进实时方法。这项创新可根据描述性文本检测图像中的任何物体。如下图所示，你提示鼻子、眼睛及舌头，世界模型则会给出相应的位置。而EfficientSAM是一种轻量级快速 SAM 模型，具有良好的性能，与SAM相比，推理速度加快20倍！参数减少20倍！两者...
实时解决方案:利用 CNN 的计算速度,YOLO-World 可提供快速的开放词汇检测解决方案,满足各行业对即时结果的需求。 效率和性能:YOLO-World 可在不牺牲性能的前提下降低计算和资源需求,提供了一种可替代SAM 等模型的强大功能,但计算成本仅为它们的一小部分,从而支持实时应用。 利用离线词汇进行推理:YOLO-World 引入了 ...
然而,它们依赖于预定义和训练的物体类别,这在开放场景中限制了它们的适用性。针对这一限制,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在大型数据集上的预训练,将YOLO与开集检测能力相结合。具体来说,作者提出了一种新的可重参化的视觉语言路径聚合网络(RepVL-PAN)和区域文本对比损失,以促进视觉...
YOLOv8最新版本支持SAM分割一切 对象模型设计数据性能 分割任何模型 (Segment Anything Model - SAM) 是一种突破性的图像分割模型,可实现具有实时性能的快速分割。它构成了 Segment Anything 项目的基础,该项目引入了用于图像分割的新任务、模型和数据集。SAM 被设计为可提示的,允许它将零样本转移到新的图像分布和任务...
效率和性能: YOLO-World 可在不牺牲性能的前提下降低计算和资源需求,提供了一种可替代SAM 等模型的强大功能,但计算成本仅为它们的一小部分,从而支持实时应用。 利用离线词汇进行推理: YOLO-World 引入了 "先提示后检测 "的策略,利用离线词汇进一步提高效率。这种方法可以使用预先计算的自定义提示,包括标题或类别,并...
效率和性能: YOLO-World 可在不牺牲性能的前提下降低计算和资源需求,提供了一种可替代SAM 等模型的强大功能,但计算成本仅为它们的一小部分,从而支持实时应用。 利用离线词汇进行推理: YOLO-World 引入了 "先提示后检测 "的策略,利用离线词汇进一步提高效率。这种方法可以使用预先计算的自定义提示,包括标题或类别,并...
YOLO-World模型在效率和性能上取得了显著的进步。通过优化算法和降低计算要求,该模型能够在不牺牲性能的前提下,大幅度减少计算和资源需求。这使得YOLO-World模型成为一种可替代其他大型模型(如SAM)的强大工具,但计算成本仅为它们的一小部分。这种优势使得YOLO-World模型在实时应用中具有更高的竞争力。
YOLO-World新组合,超强! 🎉朋友们,好消息!YOLO-World 和 EfficientSAM 现在可以在 ComfyUI 中一起使用啦!🎉 图像和视频检测与分割 支持YOLO-World L/M/S 三种模型 输出分割蒙版 mask 检测框细节调整 🚀实测下来,效率和效果都非常出色!所有代码和工作流已经上传到 GitHub,供有兴趣的小伙伴自行获取。0 0 ...
效率和性能:YOLO-World 在不牺牲性能的情况下大幅削减了计算和资源需求,为 SAM 等模型提供了强大的替代方案,但计算成本仅为其一小部分,从而支持实时应用程序。 使用离线词汇进行推理:YOLO-World 引入了“先提示后检测”策略,采用离线词汇进一步提高效率。这种方法允许使用先验计算的自定义提示(包括标题或类别)进行编码并...