它能够自动识别和定位图像中的各种对象
YOLO-World在速度和准确性方面都优于许多最先进的方法。
零样本检测能力，无需训练即可进行实时目标检测，即便某些物品之前没有见过。
## 主要特点：
1、大规模学习：YOLO-World通过学习大量的图片和对应的描述（如物品名称），获得了丰富的视觉知识和语言知识，这使得它能识别出广泛的物品。
该项目在包括Objects365、GQA、Flickr30K和CC3M在内的大规模视觉-语言数据集上进行了预训练，赋予了YOLO-World强大的零样本开放词汇能力和图像中的定位能力。
2、快速准确：YOLO-World在LVIS数据集上的零样本评估中达到了35.4 AP，并且在V100上的处理速度为52.0 FPS，速度和准确性均超过许多最先进的方法。即使是在包含复杂场景的图片中也能保持高准确率。YOLO-World 声称比 GroundingDINO 快 20 倍。
3、零样本检测：最令人印象深刻的是，即便某些物品YOLO-World之前没有见过，它也能凭借先前的学习和理解能力，通过图片中的线索和上下文信息，成功识别和定位这些新物品。
4、理解物体：YOLO-World不仅依靠视觉信息，还结合了语言信息。它理解人类的语言描述，这让它能够识别出即使是之前没有直接见过的物体。
项目及演示：http://yoloworld.cc
论文：https://arxiv.org/abs/2401.17270
GitHub：https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World
在线体验：https://huggingface.co/spaces/stevengrove/YOLO-World
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