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Complex Networks Small-World,Scale-Free and Beyond 评分:

paper Complex Networks Small-World,Scale-Free and Beyond
2013-05-02 上传 大小：3.00MB
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YOLO-World：实时开放词汇对象检测

You Only Look Once （YOLO） 系列探测器已成为高效实用的工具。但是，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。

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Python库 | pwiener-hello-world-1.0.1.tar.gz

资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：pwiener-hello-world-1.0.1.tar.gz 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059

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YOLO-World模型概述.pdf

YOLO-World模型概述

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hello-world_202005.tar

官方hello-world镜像 tar文件，https://hub.docker.com/_/hello-world 通过 docker pull hello-world && docker save -o hello-world_202005.tar hello-world 命令生成该文件。文件名加上日期仅仅是记录作用，镜像tag是latest，即 hello-world:latest。 加载镜像：docker load -i hello-world_202005.tar 运行容器：docker run hello-world

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YOLO-World的实现方法.pdf

YOLO-World的实现方法

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yolo-world资料（源码+文档）

yolo-world ********************* Highlights & Introduction This repo contains the PyTorch implementation, pre-trained weights, and pre-training/fine-tuning code for YOLO-World. YOLO-World is pre-trained on large-scale datasets, including detection, grounding, and image-text datasets. YOLO-World is the next-generation YOLO detector, with a strong open-vocabulary detection capability and grounding ability. YOLO-World presents a prompt-then-detect paradigm for efficient user-vocabulary inference

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yolo-world的实现方式.pdf

YOLO-World是一种先进的开放词汇对象检测器，其实现方式主要基于YOLO系列检测器的架构，并引入了视觉语言建模和大规模数据集的预训练技术。以下是YOLO-World实现方式的具体介绍： 1. 架构组成 YOLO-World的架构主要由以下几个部分组成： YOLO检测器：作为图像编码器，从输入图像中提取多尺度特征。YOLO-World通常基于YOLOv8进行开发，包含Darknet骨干网络、路径聚合网络（PAN）以及用于边界框回归和对象嵌入的头部。 文本编码器：使用CLIP预训练的Transformer文本编码器，将输入文本编码为文本嵌入。CLIP文本编码器提供了更好的视觉语义能力，能够将视觉对象与文本连接起来。 可重新参数化的视觉语言路径聚合网络（RepVL-PAN）：通过利用图像特征和文本嵌入之间的跨模态融合来增强文本和图像的表示。RepVL-PAN的结构遵循自上而下和自下而上的路径，通过多尺度图像特征建立特征金字塔，并引入文本引导CSPLayer（T-CSPLayer）和图像池化注意力（I-Pooling Attention）来进一步增强图像特征和文本特征之间的交互。 2

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hello-world.war

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YOLO-World + EfficientViT SAM.zip

YOLO-World + EfficientViT SAMYOLO-World + EfficientViT SAM HuggingFace 空间先决条件本项目在Python3.10上开发并测试。# Create and activate a python 3.10 environment.conda create -n yolo-world-with-efficientvit-sam python=3.10 -yconda activate yolo-world-with-efficientvit-sam# Setup packages.make setup如何跑步python app.py在您的网络浏览器上打开http://127.0.0.1:7860/。核心组件YOLO 世界YOLO-World是一种高效的开放词汇对象检测模型。在具有挑战性的 LVIS 数据集上，YOLO-World 在 V100 上实现了 35.4 AP 和 52.0 FPS，在准确率和速度方面均优于许多最先进的方法。 高效ViT SAMEfficientV

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Real-world Affective Faces Database(fer2013)数据集下载

Real-world Affective Faces Database(fer2013)数据集下载，用于人脸表情识别

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YOLO-World + EfficientSAM 为 ComfyUI 提供非官方实现.zip

ComfyUI YoloWorld-EfficientSAMYOLO-World + EfficientSAM和YOLO-World for ComfyUI的非官方实现项目介绍 | Info对YOLO-World + EfficientSAM的非官方实现利用全新的YOLO-World与EfficientSAM实现的对象检测+高效分割版本V2.0 新增蒙版分离+提取功能，支持选择指定蒙版单独输出，同时支持图像和视频（V1.0工作流已弃用）视频版本 2.0 2.24.2.1.mp4 V1.0 2.20.3.mp4 节点说明 | FeaturesYOLO-World模型加载 | Yoloworld 模型加载器支持3种官方模型yolo_world/l, yolo_world/m, yolo_world/s，会自动下载并加载高效SAM模型加载 | ESAM 模型加载器支持 CUDA 或 CPU检测 + 分割 | Yoloworld ESAMyolo_world_model接入YOLO-World模型esam_model接入Eff

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世界大学排名-world-university-rankings.zip

世界大学排名-world-university-rankings.zip世界大学排名-world-university-rankings.zip世界大学排名-world-university-rankings.zip世界大学排名-world-university-rankings.zip世界大学排名-world-university-rankings.zip世界大学排名-world-university-rankings.zip世界大学排名-world-university-rankings.zip世界大学排名-world-university-rankings.zip世界大学排名-world-university-rankings.zip

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yolo-world.zip,yolo-world.zip

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Real-World Cryptography

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利用 YOLO-World 和 GPT-4V LMM 在无人机图像中进行零射击人员检测和动作识别（国外文献）

在本文中，我们探讨了零射大型多模态模型 （LMM） 在无人机感知领域的潜力。我们专注于人员检测和动作识别任务，并使用从鸟瞰图捕获的公开数据集评估两个著名的 LMM，即 YOLO-World 和 GPT-4V（ision）。传统的深度学习方法严重依赖大型和高质量的训练数据集。然而，在某些机器人环境中，在合理的时间范围内获取此类数据集可能是资源密集型的或不切实际的。基于提示的大型多模态模型 （LMM） 的灵活性及其卓越的泛化能力有可能彻底改变这些场景中的机器人应用。我们的研究结果表明，YOLO-World表现出良好的检测性能。GPT-4V 在准确分类动作类别方面遇到了困难，但在过滤掉不需要的区域建议和提供风景的一般描述方面取得了可喜的结果。这项研究代表了利用LMM进行无人机感知的第一步，并为该领域的未来研究奠定了基础。

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SpringMVC ---- HelloWorld ---- 代码

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yolo-world的系统代码

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