YOLO World: Giải thích Phát hiện đối tượng thời gian thực mà không đòi hỏi huấn luyện

YOLO World: Giải thích Phát hiện đối tượng thời gian thực mà không đòi hỏi huấn luyện

Bảng mục lục:

1. Giới thiệu YOLO World 1.1 YOLO World - Mô hình phát hiện đối tượng không đòi hỏi huấn luyện 1.2 Tốc độ xử lý nhanh gấp 20 lần so với các mô hình trước đó
2. Kiến trúc của YOLO World 2.1 Bộ phát hiện YOLO 2.2 Mã hóa từ văn bản thành vector 2.3 Sự kết hợp đa cấp độ giữa đặc trưng hình ảnh và vector văn bản 2.4 Đánh giá sự thành công của YOLO World
3. Hướng dẫn chạy YOLO World trên Google Colab 3.1 Kiểm tra GPU được hỗ trợ 3.2 Cài đặt các thư viện cần thiết 3.3 Load mô hình và chạy dự đoán 3.4 Xử lý ảnh và video
4. Ưu điểm và nhược điểm của YOLO World 4.1 Ưu điểm 4.2 Nhược điểm
5. Tóm lược và tương lai của YOLO World

YOLO World: Mô hình phát hiện đối tượng không đòi hỏi huấn luyện

Bạn đã từng tưởng tượng một mô hình mà bạn có thể sử dụng để phát hiện các đối tượng mà không cần huấn luyện và nó có thể chạy trong thời gian thực (ít nhất là nếu bạn có GPU mạnh) nhưng bạn vẫn có thể đạt được tốc độ hình ảnh trên Nvidia T4 giá rẻ ngày nay. Hôm nay chúng ta sẽ nói về YOLO World - một mô hình phát hiện đối tượng không đòi hỏi huấn luyện, nhanh gấp 20 lần so với các phiên bản trước đó. Chúng ta sẽ thảo luận về kiến trúc, những lý do chính vì sao nó nhanh đến vậy, và trên hết tôi sẽ cho bạn thấy cách chạy nó trên Google Colab để xử lý ảnh và video. Các mô hình phát hiện đối tượng truyền thống như Faster RCNN, SSD hay YOLO được thiết kế để phát hiện đối tượng trong một tập hợp các danh mục được xác định trước. Tuy nhiên, nếu bạn muốn một mô hình để phát hiện các đối tượng mới, bạn cần tạo một bộ dữ liệu mới với các hình ảnh của các đối tượng bạn muốn phát hiện, chú thích chúng và huấn luyện bộ phát hiện. Điều này tốn thời gian và tốn kém.