YOLO-World完整代码资源
资源描述
本仓库提供YOLO-World的完整代码资源，该资源是基于YOLO系列探测器的创新方法，旨在增强其在开放场景中的对象检测功能。YOLO-World通过视觉语言建模和大规模数据集的预训练，实现了高效的开放词汇对象检测。
论文摘要
You Only Look Once（YOLO）系列探测器已成为高效实用的工具。然而，它们对预定义和训练对象类别的依赖限制了它们在开放场景中的适用性。为了解决这一局限性，我们引入了YOLO-World，这是一种创新方法，通过视觉语言建模和大规模数据集的预训练，增强了YOLO的开放词汇检测功能。
具体而言，我们提出了一种新的可重新参数化的视觉-语言路径聚合网络（RepVL-PAN）和区域-文本对比损失，以促进视觉和语言信息之间的交互。我们的方法擅长以零射程、高效率检测各种物体。在具有挑战性的LVIS数据集上，YOLO-World在V100上以52.0 FPS实现了35.4 AP，在准确性和速度方面都优于许多最先进的方法。
此外，经过微调的YOLO-World在多个下游任务上取得了出色的性能，包括对象检测和开放词汇实例分割。
资源内容
本仓库包含YOLO-World的完整代码实现，包括模型架构、训练脚本、测试脚本以及预训练模型文件。用户可以根据需要进行下载和使用。
使用说明
- 环境配置：请确保您的开发环境满足YOLO-World的依赖要求。具体依赖项可以在
requirements.txt文件中找到。 - 模型训练：使用提供的训练脚本进行模型训练。您可以根据自己的数据集进行调整和优化。
- 模型测试：使用测试脚本对训练好的模型进行评估，查看其在不同数据集上的表现。
- 模型微调：如果您希望在特定任务上进行微调，可以使用微调脚本进行进一步优化。
注意事项
- 本资源仅供学习和研究使用，请勿用于商业用途。
- 在使用过程中，请遵守相关法律法规和学术道德。
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