我们强烈建议使用yolov8-worldv2自定义训练模型,因为它支持确定性训练,而且易于导出其他格式,如onnx/tensorrt 。 物体检测使用train方法,如下图所示: 示例 PythonCLI PyTorch训练有素*.pt模型以及配置*.yaml文件可以传递给YOLOWorld()类在python 中创建模型实例: ...
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,详细比较YOLO-World与当代开放词汇技术的差异,重点关注在LVIS数据集上测试的速度和准确度指标,并使用NVI...
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...
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...
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,这里用的是CLIP,其将用户输入的词汇列表转换为特征向量,与输入图像一起进行推理。
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...
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...
YOLO-World的模型架构包括以下三个主要组件: 1) YOLO检测器:基于YOLOv8,包括图像编码器、路径聚合网络和预测头。 2) 文本编码器:使用CLIP预训练的Transformer编码器,将输入文本编码为文本特征。 3) 可重参数化的视觉语言路径聚合网络RepVL-PAN:连接文本特征和图像特征,包括文本引导的CSPLayer和图像池化注意力机制。
CVPR2024 | YOLO-World检测一切对象模型,超级轻量级开放词汇目标检测方法,论文解读+源码复现,2小时带你吃透YOLO-World算法共计4条视频,包括:YOLO-WORLD、YOLOV9论文知识点解读、YOLOV8等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
YOLO World代表了目标检测和人工智能领域的一个重要进步。它学习和适应的能力无需广泛的重新训练,使其成为从数据注释、家庭自动化到工业监控等各种应用的强大工具。 一、介绍 想象一下,家里有一个机器人助手。现在想象一下漫长一天后的混乱——衣服散落各处,玩具到处都是,各种物品都放错了地方。这个机器人如何识别...