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...
之前我们已经适配了基于 Transformer 结构的开集目标检测经典之作:OWL-ViT(Open-World Localization with Vision Transformers)。去年大模型、多模态模型学术界的研究也取得了爆发式的进展,代表作是由 IDEA-Research 提出的GroundingDINO,虽然 GroundingDINO 效果不错,但毕竟是学术界的成果,在边缘侧/端侧AI芯片上部署性能...
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。
.\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'...
目标检测作为计算机视觉领域的基石之一,其发展一直备受学术界和工业界的关注。传统的目标检测方法通常受限于固定词汇表的约束,即只能在预定义的类别集合中进行检测。然而,现实世界中的对象种类繁多,远远超出了任何固定词汇表的覆盖范围。为了突破这一限制,研究者们提出了开放词汇目标检测(Open-Vocabulary Object Detection,...
一、引子 CV做了这么多年,大多是在固定的数据集上训练,微调,测试。突然想起来一句话,I have a dream!就是能不能不用再固定训练集上捣腾,也就是所谓的开放词汇目标检测(OVD)。偶尔翻翻AI新闻,发现现在CV领…