通过这种方式,YOLO-World能够增强对开放词汇的检测能力,使其能够在没有预先定义类别的情况下识别出广泛的物体。这种能力使得YOLO-World在实时应用中,如自动驾驶、视频监控、工业质检等领域具有广泛的应用前景。同时,YOLO-World还通过优化模型架构和训练策略,实现了高性能和实时性的平衡。它能够在保持高准确率的同时,降低...
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两个模型部署框架来部署YOLO-World...
通过这种方式,YOLO-World能够增强对开放词汇的检测能力,使其能够在没有预先定义类别的情况下识别出广泛的物体。这种能力使得YOLO-World在实时应用中,如自动驾驶、视频监控、工业质检等领域具有广泛的应用前景。同时,YOLO-World还通过优化模型架构和训练策略,实现了高性能和实时性的平衡。它能够在保持高准确率的同时,降低...
Mamba-YOLO-World 主要基于 YOLOv8进行开发,其模型主干包括 Darknet 骨干网络和 CLIP文本编码器,模型的颈部采用我们提出的 MambaFusion-PAN,模型的头部则包括文本对比分类头和边界框回归头,如图 2 所示。 6. 实验结果 7. 总结 & 未来工作 在本文中,我们提出了用于开放词汇目标检测的 Mamba-YOLO-World。我们引入...
YOLO-World的最大亮点在于它的网络结构:采用了可重新参数化的视觉-语言路径聚合网络(RepVL-PAN)。这一创新使得在多尺度图像特征的基础上,通过文本引导的方式,实现了更高效的特征融合。如此一来,图像特征与文本特征之间的互动将得到有效增强,从而提升目标检测的准确性和反应速度。
YOLO-World是一个融合了实时目标检测与增强现实(AR)技术的创新平台,旨在将现实世界与数字世界无缝对接。该平台以YOLO(You Only Look Once)算法为核心,实现了对视频中物体的快速准确识别,并通过AR技术将虚拟元素与真实场景相结合,为用户带来沉浸式的交互体验。在本文中,我们将结合OpenVINO™ C# API 使用最新发布的Op...
YOLO-World是一个融合了实时目标检测与增强现实(AR)技术的创新平台,旨在将现实世界与数字世界无缝对接。该平台以YOLO(You Only Look Once)算法为核心,实现了对视频中物体的快速准确识别,并通过AR技术将虚拟元素与真实场景相结合,为用户带来沉浸式的交互体验。在本文中,我们将结合OpenVINO™ C# API 使用最新发布的Op...
该平台以YOLO(You Only Look Once)算法为核心,实现了对视频中物体的快速准确识别,并通过AR技术将虚拟元素与真实场景相结合,为用户带来沉浸式的交互体验。在本文中,我们将结合OpenVINO? C# API 使用最新发布的OpenVINO? 2024.0部署 YOLO-World实现实时开放词汇对象检测:...
YOLO-World是一个融合了实时目标检测与增强现实(AR)技术的创新平台,旨在将现实世界与数字世界无缝对接。该平台以YOLO(You Only Look Once)算法为核心,实现了对视频中物体的快速准确识别,并通过AR技术将虚拟元素与真实场景相结合,为用户带来沉浸式的交互体验。在本文中,我们将结合OpenVINO™ C# API 使用最新发布的Op...
代码链接:https://github.com/Xuan-World/Mamba-YOLO-World 1. 引言 目标检测作为计算机视觉中的一项基础任务,在自动驾驶、个人电子设备、医疗保健和安全等众多领域发挥着至关重要的作用。传统方法在目标检测方面取得了显著进展。然而,这些模型都是在封闭集数据集上进行训练的,限制了它们对预定义类别(例如,COCO数据集...