基于YOLOv8超强改进！CVPR'24检测万物新王者！

开放词汇目标检测，正在超越Faster R-CNN、DETR、YOLOs等传统方法，成为CV领域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， 具备超强的零样本及泛化性能，部署轻便！

为了帮助大家掌握YOLO-World，研梦非凡于 9月10日晚（周二）， 邀请了CV领域资深算法工程师Frank导师，独家详解 CVPR'24收录工作 《YOLO-World：实时开放词汇目标检测》 （ AI前沿直播课NO.66）， 从传统目标检测回顾，到开放词汇/开集目标检测介绍， 重点讲解YOLO-World主要贡献、网络结构及算法原理，并代码演示如何使用YOLO-World， 1节课速通开放词汇目标检测，get论文改进和求职面试知识点！

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unset unset 本节直播课内容概览 unset unset

01 开放词汇目标检测和开集目标检测

1. 传统目标检测算法及不足

• YOLO系列检测器高效实用
• 缺点1：受限于预定义和训练的物体类别
• 缺点2：新类别可能错误归为有限类别的一种

2. 开放词汇目标检测（OVOD）

• 概念：检测和识别未在训练集中明确标注的物体类别
• 特点1：视觉特征提取（ResNet或ViT）
• 特点2：文本嵌入（BERT或CLIP文本编码器）
• 特点3：视觉-语言匹配
• 特点4：多模态融合（注意力机制、自监督学习等）

3. 开集目标检测（OSOD）

• 概念：与OVOD类似
• 区别：与OVOD不同，识别出未知类别后，不再继续判断

02 YOLO-World简介

1. YOLO-World主要贡献

• 先进的开放词汇对象检测器
• 可重新参数化的视觉-语言路径聚合网络
• 开放词汇区域-文本对比的预训练方案
• 强大的零样本性能，在LVIS上达到35.4 AP和52.0 FPS

2. YOLO-World网络结构

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03 YOLO-World算法原理

1. YOLO Detector

• 基于YOLOv8开发
• 主要包括Darknet骨干、路径聚合网络（PAN）、Head结构

2. Text Encoder

• 采用CLIP预训练的Transformer文本编码器
• 提供了更好的视觉语义能力

3. Re-parameterizable Vision-Language PAN（RepVL-PAN）

• 通过多尺度图像特征建立特征金字塔
• 通过文本引导CSPLayer和图像池注意，进一步增强图像特征和文本特征之间的交互
• 推理过程中，离线词汇嵌入可重新参数化以便部署

4. 实验分析

04  YOLO-World代码讲解

• 开源代码实战演示

unset unset 导师介绍 unset unset

【个人背景】 国内一线车企研究院资深算法工程师， 擅长感知算法方向，在语义分割、车道线检测、2D和3D目标检测、BEV目标检测等领域，具有丰富的项目创新和落地经验。

【研究经历】 曾主导多个重大项目，精通算法研究和部署端优化，以主要研究者身份， 发表过CVPR多模态方向论文，在CV领域积累了多篇授权和落地专利。

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unset unset YOLO系列课程开学季活动 unset unset

独家课程一《YOLOv8-10速成课程》

1. 主要内容：精讲YOLOv8-10论文和代码，以及具体任务的轻量化部署
2. 上线时间：2024年
3. 课程时长：共5节课，约5小时
4. 课程形式：录播课，下单即可畅听全部内容
5. 开课福利：免费领取YOLOV1-10全部论文&代码&数据集+YOLO近年改进论文等资料
6. 开学福利价： 5.99元

独家课程二《YOLO全家桶训练营》

1. 主要内容：重点讲解YOLOv1-10的算法原理、代码实现、项目实战等
2. 上线时间：2024年
3. 课程时长：共9节课，约9小时
4. 课程形式：直播课，每周1节，目前已开课，本周预计上线第6节，下单后畅享往期回放
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unset unset 研梦非凡科研论文指导方案 unset unset