论文评价 优点与创新 提出YOLO-World:YOLO-World是一种先进的实时开放词汇目标检测器,旨在提高实际应用中的效率和开放词汇能力。 重新参数化的视觉语言路径聚合网络(RepVL-PAN):提出了RepVL-PAN来连接视觉和语言特征,并通过区域文本对比预训练方案增强YOLO-World的开放词汇能力。 大规模数据集上的预训练:通过在大规模...
YOLO-World论文翻译 Jack 11 人赞同了该文章 目录 收起 摘要 简介 相关工作 传统目标检测 开集目标检测 方法 区域-文本套 模型框架 RepVL-PAN 预训练方案 实验 实现细节 预训练 消融实验 开集实例分割 可视化 结论 A.额外的细节 RepVL-PAN的参数重构 微调细节 B.自动标注 C.大规模预训练的YOLO-World ...
YOLO-World模型可根据提示与描述性文本实现检测图像中的任何物体。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...
-论文/SCI论文/毕业论文 Kaggle比赛 4202 54 【YOLOv11】一小时速通版!知名博士逐一解读配置文件以及代码复现,环境安装+推理+自定义数据集搭建与训练,入门到精通! 李宏毅人工智能 1933 30 草履虫都能完成毕设!Opencv+YOLO实时目标检测,公认最适合毕业的计算机视觉实战教程!(深度学习丨计算机视觉丨YOLO丨OpenCV) 搞...
YOLO系列检测器已将自己确立为高效实用的工具。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...
YOLO-World模型引入了先进的实时 UltralyticsYOLOv8对象检测模型,成为了开放词汇检测任务的最新SOTA实时方法。YOLO-World模型可根据提示与描述性文本实现检测图像中的任何物体。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。
用 YOLO-World 模型在 ONNX 中执行开放词汇对象检测的脚本】'ONNX-YOLO-World-Open-Vocabulary-Object-Detection - Python scripts performing Open Vocabulary Object Detection using the YOLO-World model in ONNX.' GitHub: github.com/ibaiGorordo/ONNX-YOLO-World-Open-Vocabulary-Object-Detection #开源# #...
目标检测新SOTA!零样本检测YOLO-World来了! 开集检测速度提升20倍!#yolo #人工智能 #ai #算法 #论文 - Molly的AI笔记于20240412发布在抖音,已经收获了1802个喜欢,来抖音,记录美好生活!
module=['mmyolo.deploy'])# 重新定义后端配置,设置类型为onnxruntimebackend_config =dict(type='onnxruntime') .\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...
简介: yolo-world 源码解析(四) yolo-world 源码解析(四)(3)https://developer.aliyun.com/article/1483877.\YOLO-World\yolo_world\datasets\transformers\mm_mix_img_transforms.py# 导入必要的库和模块 import collections import copy from abc import ABCMeta, abstractmethod ...