CVPR2016 yolo

CVPR2016中的论文YOLO是一种统一的实时目标检测方法。它的创新点包括使用卷积层从图像中提取特征、使用全连接层预测目标的概率和坐标。相比于传统的方法，YOLO使用更少的卷积核和更少的层级，并且增加了图片的分辨率以满足对细纹理的检测要求。该论文通过预训练和微调的方式进行模型训练，首先使用ImageNet数据集对前20个卷积层进行训练，然后使用VOC数据集对整个模型进行训练。

相关问题

yolo改进ConvNeXt

YOLOv7是一个先进的深度学习目标检测算法，但是仍然有改进的空间。一种改进方法是将ConvNeXt技术应用于YOLOv5框架中，以提高目标检测的精度和速度。具体来说，可以使用ConvNeXt结构替代YOLOv5的原始backbone网络，即CSPNet。此外，为了提高模型的适应性，还可以采取其他改进措施。ConvNeXt在YOLOv5中的应用已经在其他目标检测算法中得到验证，如Cascade R-CNN、Libra R-CNN和SOLOv2，这些算法都采用了ConvNeXt的组卷积思想，并取得了不错的实验结果。因此，将ConvNeXt应用于YOLOv5的改进方法也有望取得良好的效果。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.37】结合CVPR2022新作ConvNeXt网络](https://blog.csdn.net/m0_70388905/article/details/127533379)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [ConvNeXt网络详解，最新ConvNeXt结合YOLO，催生YOLOv5目标检测巨变](https://blog.csdn.net/guorui_java/article/details/130743711)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

cvpr2024目标检测

### CVPR 2024 目标检测技术进展

#### YOLO-World：一种实时开放词汇目标检测方法
在CVPR 2024上，《YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection》这篇论文介绍了一种新的开放词汇目标检测方法——YOLO-World。此模型由Tianheng Cheng和Lin Song等人提出，旨在解决传统YOLO检测器仅限于固定词汇表的问题[^3]。

YOLO-World通过引入视觉-语言建模以及大规模预训练来增强其性能。具体来说，该架构采用了可重参数化的视觉-语言路径聚合网络（RepVL-PAN），并通过区域-文本对比损失加强了图像特征与文字描述之间的关联度。这使得YOLO-World不仅能在已知类别上取得良好效果，在未见过的新类别的零样本学习场景下也展现了强大的泛化能力。

实验结果显示，YOLO-World在LVIS数据集上的平均精度达到了35.4%，同时维持着快速的推理速度。此外，这一框架还在其他多种下游任务中证明了自己的有效性，如跨域迁移等。

import torch
from yoloworld import YOLOWorldModel

model = YOLOWorldModel(pretrained=True)

def detect_objects(image, text_prompts):
    outputs = model(image=image, texts=text_prompts)
    return outputs['boxes'], outputs['scores']