Модель YOLO-World

Модель YOLO-World представляет собой передовой, работающий в реальном времени подход на базе Ultralytics YOLOv8 для задач обнаружения с открытым словарем. Эта инновация позволяет обнаруживать любой объект на изображении на основе описательных текстов. Значительно снижая вычислительные требования при сохранении конкурентоспособной производительности, YOLO-World становится универсальным инструментом для многочисленных приложений, основанных на машинном зрении.

Смотреть: Рабочий процесс обучения YOLO World на пользовательском наборе данных

Обзор

YOLO-World решает проблемы, с которыми сталкиваются традиционные модели обнаружения с открытым словарем, которые часто полагаются на громоздкие модели Transformer, требующие значительных вычислительных ресурсов. Зависимость этих моделей от предварительно определенных категорий объектов также ограничивает их полезность в динамических сценариях. YOLO-World модернизирует фреймворк YOLOv8, добавляя возможности обнаружения с открытым словарем, используя моделирование зрения-языка и предварительное обучение на обширных наборах данных, чтобы преуспеть в идентификации широкого спектра объектов в сценариях zero-shot с беспрецедентной эффективностью.

Основные характеристики

1. Решение в реальном времени: Используя вычислительную скорость CNN, YOLO-World предоставляет быстрое решение для обнаружения с открытым словарем, обслуживая отрасли, нуждающиеся в немедленных результатах.

2. Эффективность и производительность: YOLO-World сокращает вычислительные и ресурсные требования без ущерба для производительности, предлагая надежную альтернативу таким моделям, как SAM, но за небольшую часть вычислительных затрат, что позволяет использовать приложения в реальном времени.

3. Вывод с автономным словарем: YOLO-World представляет стратегию «запрос-затем-обнаружение», используя автономный словарь для дальнейшего повышения эффективности. Этот подход позволяет использовать пользовательские запросы, вычисленные априори, включая подписи или категории, которые кодируются и хранятся как автономные вложения словаря, оптимизируя процесс обнаружения.

4. На базе YOLOv8: Построенный на основе Ultralytics YOLOv8, YOLO-World использует последние достижения в области обнаружения объектов в реальном времени, чтобы облегчить обнаружение с открытым словарем с беспрецедентной точностью и скоростью.

5. Превосходство в бенчмарках: YOLO-World превосходит существующие детекторы с открытым словарем, включая серии MDETR и GLIP, с точки зрения скорости и эффективности на стандартных бенчмарках, демонстрируя превосходные возможности YOLOv8 на одной NVIDIA V100 GPU.

6. Универсальные приложения: Инновационный подход YOLO-World открывает новые возможности для множества задач машинного зрения, обеспечивая повышение скорости на несколько порядков по сравнению с существующими методами.

Доступные модели, поддерживаемые задачи и режимы работы

В этом разделе подробно описаны доступные модели с их конкретными предварительно обученными весами, задачи, которые они поддерживают, и их совместимость с различными режимами работы, такими как Inference, Validation, Training и Export, обозначенные ✅ для поддерживаемых режимов и ❌ для неподдерживаемых режимов.

Перенос без обучения на наборе данных COCO

Примеры использования

Модели YOLO-World легко интегрируются в ваши python-приложения. Ultralytics предоставляет удобный Python API и CLI команды для оптимизации разработки.

Использование при обучении

Обнаружение объектов выполняется просто с помощью train метода, как показано ниже:

from ultralytics import YOLOWorld

# Load a pretrained YOLOv8s-worldv2 model
model = YOLOWorld("yolov8s-worldv2.pt")

# Train the model on the COCO8 example dataset for 100 epochs
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Run inference with the YOLOv8n model on the 'bus.jpg' image
results = model("path/to/bus.jpg")

# Load a pretrained YOLOv8s-worldv2 model and train it on the COCO8 example dataset for 100 epochs
yolo train model=yolov8s-worldv2.yaml data=coco8.yaml epochs=100 imgsz=640

Использование при прогнозировании

Обнаружение объектов выполняется просто с помощью predict метода, как показано ниже:

from ultralytics import YOLOWorld

# Initialize a YOLO-World model
model = YOLOWorld("yolov8s-world.pt")  # or select yolov8m/l-world.pt for different sizes

# Execute inference with the YOLOv8s-world model on the specified image
results = model.predict("path/to/image.jpg")

# Show results
results[0].show()

# Perform object detection using a YOLO-World model
yolo predict model=yolov8s-world.pt source=path/to/image.jpg imgsz=640

Этот фрагмент демонстрирует простоту загрузки предварительно обученной модели и выполнения прогнозирования на изображении.

Использование при валидации

Валидация модели на наборе данных упрощается следующим образом:

from ultralytics import YOLO

# Create a YOLO-World model
model = YOLO("yolov8s-world.pt")  # or select yolov8m/l-world.pt for different sizes

# Conduct model validation on the COCO8 example dataset
metrics = model.val(data="coco8.yaml")

# Validate a YOLO-World model on the COCO8 dataset with a specified image size
yolo val model=yolov8s-world.pt data=coco8.yaml imgsz=640

Использование при отслеживании

Отслеживание объектов с помощью модели YOLO-World на видео/изображениях упрощается следующим образом:

from ultralytics import YOLO

# Create a YOLO-World model
model = YOLO("yolov8s-world.pt")  # or select yolov8m/l-world.pt for different sizes

# Track with a YOLO-World model on a video
results = model.track(source="path/to/video.mp4")

# Track with a YOLO-World model on the video with a specified image size
yolo track model=yolov8s-world.pt imgsz=640 source="path/to/video.mp4"

Установка подсказок

Фреймворк YOLO-World позволяет динамически задавать классы с помощью пользовательских запросов, что позволяет пользователям адаптировать модель к своим конкретным потребностям без переобучения. Эта функция особенно полезна для адаптации модели к новым доменам или конкретным задачам, которые изначально не входили в обучающие данные. Устанавливая пользовательские запросы, пользователи могут, по сути, направлять внимание модели на интересующие объекты, повышая релевантность и точность результатов обнаружения.

Например, если вашему приложению требуется обнаруживать только объекты 'person' и 'bus', вы можете указать эти классы напрямую:

from ultralytics import YOLO

# Initialize a YOLO-World model
model = YOLO("yolov8s-world.pt")  # or choose yolov8m/l-world.pt

# Define custom classes
model.set_classes(["person", "bus"])

# Execute prediction for specified categories on an image
results = model.predict("path/to/image.jpg")

# Show results
results[0].show()

Вы также можете сохранить модель после установки пользовательских классов. Сделав это, вы создадите версию модели YOLO-World, которая специализирована для вашего конкретного случая использования. Этот процесс встраивает ваши пользовательские определения классов непосредственно в файл модели, делая модель готовой к использованию с указанными вами классами без дальнейших корректировок. Выполните следующие действия, чтобы сохранить и загрузить вашу пользовательскую модель YOLOv8:

from ultralytics import YOLO

# Initialize a YOLO-World model
model = YOLO("yolov8s-world.pt")  # or select yolov8m/l-world.pt

# Define custom classes
model.set_classes(["person", "bus"])

# Save the model with the defined offline vocabulary
model.save("custom_yolov8s.pt")

from ultralytics import YOLO

# Load your custom model
model = YOLO("custom_yolov8s.pt")

# Run inference to detect your custom classes
results = model.predict("path/to/image.jpg")

# Show results
results[0].show()

Преимущества сохранения с пользовательским словарём

• Эффективность: Оптимизирует процесс обнаружения, фокусируясь на релевантных объектах, снижая вычислительные издержки и ускоряя инференс.
• Гибкость: Позволяет легко адаптировать модель к новым или нишевым задачам обнаружения без необходимости обширного переобучения или сбора данных.
• Простота: Упрощает развертывание, устраняя необходимость многократно указывать пользовательские классы во время выполнения, делая модель непосредственно используемой со своим встроенным словарем.
• Производительность: Повышает точность обнаружения для указанных классов, фокусируя внимание и ресурсы модели на распознавании определенных объектов.

Этот подход предоставляет мощные средства для настройки современных моделей обнаружения объектов для конкретных задач, делая передовой искусственный интеллект более доступным и применимым к более широкому спектру практических приложений.

Воспроизведение официальных результатов с нуля (экспериментально)

Подготовка наборов данных

• Данные для обучения

• Данные для валидации

Запуск обучения с нуля

from ultralytics import YOLOWorld
from ultralytics.models.yolo.world.train_world import WorldTrainerFromScratch

data = dict(
    train=dict(
        yolo_data=["Objects365.yaml"],
        grounding_data=[
            dict(
                img_path="flickr30k/images",
                json_file="flickr30k/final_flickr_separateGT_train.json",
            ),
            dict(
                img_path="GQA/images",
                json_file="GQA/final_mixed_train_no_coco.json",
            ),
        ],
    ),
    val=dict(yolo_data=["lvis.yaml"]),
)
model = YOLOWorld("yolov8s-worldv2.yaml")
model.train(data=data, batch=128, epochs=100, trainer=WorldTrainerFromScratch)

Цитирование и благодарности

Мы выражаем благодарность Tencent AILab Computer Vision Center за их новаторскую работу в области обнаружения объектов с открытым словарем в реальном времени с помощью YOLO-World:

@article{cheng2024yolow,
title={YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection},
author={Cheng, Tianheng and Song, Lin and Ge, Yixiao and Liu, Wenyu and Wang, Xinggang and Shan, Ying},
journal={arXiv preprint arXiv:2401.17270},
year={2024}
}

Для дальнейшего ознакомления оригинальная статья YOLO-World доступна на arXiv. Исходный код проекта и дополнительные ресурсы можно найти в их репозитории GitHub. Мы ценим их стремление к развитию этой области и обмену ценными знаниями с сообществом.

Часто задаваемые вопросы

Что такое модель YOLO-World и как она работает?

Модель YOLO-World — это передовой подход к обнаружению объектов в реальном времени, основанный на фреймворке Ultralytics YOLOv8. Она превосходно справляется с задачами Open-Vocabulary Detection, идентифицируя объекты на изображении на основе описательных текстов. Используя моделирование зрения и языка и предварительное обучение на больших наборах данных, YOLO-World достигает высокой эффективности и производительности со значительно сниженными вычислительными требованиями, что делает ее идеальной для приложений реального времени в различных отраслях.

Как YOLO-World обрабатывает вывод с пользовательскими запросами?

YOLO-World поддерживает стратегию «сначала запрос, затем обнаружение», которая использует автономный словарь для повышения эффективности. Пользовательские запросы, такие как подписи или конкретные категории объектов, предварительно кодируются и сохраняются как автономные вложения словаря. Этот подход упрощает процесс обнаружения без необходимости переобучения. Вы можете динамически устанавливать эти запросы в модели, чтобы адаптировать ее к конкретным задачам обнаружения, как показано ниже:

from ultralytics import YOLOWorld

# Initialize a YOLO-World model
model = YOLOWorld("yolov8s-world.pt")

# Define custom classes
model.set_classes(["person", "bus"])

# Execute prediction on an image
results = model.predict("path/to/image.jpg")

# Show results
results[0].show()

Почему стоит выбрать YOLO-World вместо традиционных моделей обнаружения с открытым словарем?

YOLO-World предоставляет несколько преимуществ по сравнению с традиционными моделями обнаружения с открытым словарём:

• Производительность в реальном времени: Она использует вычислительную скорость CNN для обеспечения быстрого и эффективного обнаружения.
• Эффективность и низкие требования к ресурсам: YOLO-World поддерживает высокую производительность, значительно снижая вычислительные и ресурсные затраты.
• Настраиваемые запросы: Модель поддерживает динамическую настройку запросов, позволяя пользователям указывать пользовательские классы обнаружения без переобучения.
• Превосходство в бенчмарках: Она превосходит другие детекторы с открытым словарем, такие как MDETR и GLIP, как по скорости, так и по эффективности на стандартных бенчмарках.

Как обучить модель YOLO-World на моем наборе данных?

Обучение модели YOLO-World на вашем наборе данных не составит труда с помощью предоставленного API python или команд CLI. Вот как начать обучение с помощью python:

from ultralytics import YOLOWorld

# Load a pretrained YOLOv8s-worldv2 model
model = YOLOWorld("yolov8s-worldv2.pt")

# Train the model on the COCO8 dataset for 100 epochs
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)

Или с помощью CLI:

yolo train model=yolov8s-worldv2.yaml data=coco8.yaml epochs=100 imgsz=640

Какие существуют предварительно обученные модели YOLO-World и какие задачи они поддерживают?

Ultralytics предлагает несколько предварительно обученных моделей YOLO-World, поддерживающих различные задачи и режимы работы:

Как воспроизвести официальные результаты YOLO-World с нуля?

Чтобы воспроизвести официальные результаты с нуля, вам необходимо подготовить наборы данных и запустить обучение, используя предоставленный код. Процедура обучения включает в себя создание словаря данных и запуск train метод с пользовательским тренером:

from ultralytics import YOLOWorld
from ultralytics.models.yolo.world.train_world import WorldTrainerFromScratch

data = {
    "train": {
        "yolo_data": ["Objects365.yaml"],
        "grounding_data": [
            {
                "img_path": "flickr30k/images",
                "json_file": "flickr30k/final_flickr_separateGT_train.json",
            },
            {
                "img_path": "GQA/images",
                "json_file": "GQA/final_mixed_train_no_coco.json",
            },
        ],
    },
    "val": {"yolo_data": ["lvis.yaml"]},
}

model = YOLOWorld("yolov8s-worldv2.yaml")
model.train(data=data, batch=128, epochs=100, trainer=WorldTrainerFromScratch)

📅 Создано 1 год назад ✏️ Обновлено 2 месяца назад

Комментарии