预训练的YOLO-World可以轻松适应下游任务,例如,开集实例分割和指代目标检测。此外,YOLO-World的预训练权重和代码将开源,以促进更多实际应用。 三、安装环境 官方YOLO-World是基于mmyolo, mmdetection实现的,但U1S1,mm系列对于入门确实不错,但对于新开源算法上手测试真心难用,听说ultralytics支持YOLO-World了,可以直接通过...
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,提高了处理速度。与领域内常见的基于Transformer的较慢模型不同,YOLO-World采用了更快的基于CNN的架构,源自YOLO框架。 具体细节请参阅下面的YOLO-World原文,...
恰好,近期Ultralytics(YOLOv8)也新增了对YOLO-World的支持,我们不如直接体验一把。 关于YOLO-World: 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...
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...
python3 deploy/export_onnx.py ./configs/pretrain/yolo_world_v2_s_vlpan_bn_2e-3_100e_4x8gpus_obj365v1_goldg_train_1280ft_lvis_minival.py ./yolo_world_v2_s.pth --model-only --device 'cpu' --custom-text '' --opset 11 --model-only --backend ncnn ...
卓越的基准测试:YOLO在标准基准测试的速度和效率方面,World 超越了现有的开放词汇检测器,包括 MDETR 和 GLIP 系列,展示了YOLOv8 在单个NVIDIA V100GPU 上的卓越能力。 应用广泛:YOLO-World 的创新方法为众多视觉任务带来了新的可能性,与现有方法相比,速度提高了几个数量级。
应用广泛:YOLO-World 的创新方法为众多视觉任务带来了新的可能性,与现有方法相比,速度提高了几个数量级。 垃圾桶识别 该AI 模型由 Yolo-Word 算法生成,专为 Seeed Studio Grove Vision AI (V2) 设备设计,能够高效识别和检测垃圾桶。 应用场景 智能城市管理:通过在城市各个角落安装智能垃圾桶,配合垃圾识别技术,可...
1.YOLO-World 提示技巧 1.1忽略置信度大小 对于大多数流行的计算机视觉模型,置信度超过80%通常代表“高置信度”。YOLO-World并不遵循这一趋势。你可以期望置信度低至5%,1%,甚至0.1%来产生有效的预测。 虽然对于其他流行模型(如YOLOv8)来说,过滤掉所有低于80%的预测是很正常的,但YOLO World 准确地预测了上图中的...
多模态时代,开放词汇目标检测,正在超越Faster R-CNN、DETR、YOLOs等传统方法,成为极具潜力的研究方向,近两年顶会创新也层出不穷,腾讯重磅发布不久的YOLO-World,便是一种先进的开放词汇检测器,基于简洁高效的YOLOv8架构,通过视觉语言建模,以及大规模数据集的预训练,能够识别并定位训练集中未出现的新类别物体,具备超强...
首先,我们将深入研究RT-DETR和YOLO-WORLD模型。然后,我们将继续讨论基于补丁的技术,如SAHI和其他类似方法。最后,我将总结一下检测效果。 现在我们先来谈谈 RT-DETR 以及它为什么如此酷! RT-DETR:实时端到端物体检测器 lyuwenyu/RT-DETR:[CVPR 2024] 官方 RT-DETR (RTDETR paddle pytorch),实时检测变压器,DETR ...