YOLO-World 如何通过 RepVL-PAN 和区域-文本对比损失提升开放词汇检测的准确性和效率？请结合 LVIS 数据集阐述其工作机制和实验性能。

YOLO-World 采用的 RepVL-PAN 结构和区域-文本对比损失，显著提高了开放词汇检测的准确性和效率。RepVL-PAN 通过视觉和语言信息的深度交互，使得模型能够理解并检测到训练集中未出现的物体类别。这种交互利用了预训练的视觉语言模型，让模型能在没有特定类别样本的情况下进行零样本检测。区域-文本对比损失则通过对比图像区域与文本描述之间的匹配程度，强化了模型对物体的语义理解，从而提高了目标检测的精度。

参考资源链接：[YOLO-World：开启实时开放词汇对象检测新时代](https://wenku.csdn.net/doc/aqikbs1ura?spm=1055.2569.3001.10343)

在 LVIS 数据集上的应用中，YOLO-World 展示了其在保持高帧率（52.0 FPS）的同时，还能达到高平均精度（35.4 AP）。这一成绩说明了 YOLO-World 在处理大规模数据集和复杂场景时的高效性和准确性。此外，由于 YOLO-World 的代码和模型是开源的，研究者和开发者可以利用这些资源进一步优化和扩展在不同应用领域的性能表现。

参考资源链接：[YOLO-World：开启实时开放词汇对象检测新时代](https://wenku.csdn.net/doc/aqikbs1ura?spm=1055.2569.3001.10343)