AI应用开发相关目录
本专栏包括AI应用开发相关内容分享，包括不限于AI算法部署实施细节、AI应用后端分析服务相关概念及开发技巧、AI应用后端应用服务相关概念及开发技巧、AI应用前端实现路径及开发技巧适用于具备一定算法及Python使用基础的人群
- AI应用开发流程概述
- Visual Studio Code及Remote Development插件远程开发
- git开源项目的一些问题及镜像解决办法
- python实现UDP报文通信
- python实现日志生成及定期清理
- Linux终端命令Screen常见用法
- python实现redis数据存储
- python字符串转字典
- python实现文本向量化及文本相似度计算
- python对MySQL数据的常见使用
- 一文总结python的异常数据处理示例
- 基于selenium和bs4的通用数据采集技术（附代码）
- 基于python的知识图谱技术
- 一文理清python学习路径
- Linux、Git、Docker常用指令
- linux和windows系统下的python环境迁移
- linux下python服务定时（自）启动
- windows下基于python语言的TTS开发
- python opencv实现图像分割
- python使用API实现word文档翻译
- yolo-world：”目标检测届大模型“
文章目录
- AI应用开发相关目录
- YOLO
- YOLO-world
- YOLO-world优势
- 应用
YOLO
在计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）是一种目标检测算法，由Joseph Redmon在2015年提出。YOLO算法将目标检测视为一个回归问题，通过单次前向传播即可预测出图像中的目标位置和类别。这种算法的主要特点是速度快，能够达到实时的要求，并且具有较高的精度。YOLO算法已经发展出多个版本，包括YOLOv1、YOLOv2（也称为YOLO9000）和YOLOv4等，这些版本在速度、精度和泛化能力等方面都进行了改进和优化。YOLO算法在实际项目中有着广泛的应用，如自动驾驶、视频监控和安防、工业质检、零售和物流等领域。
YOLO-world
YOLO属于经典的传统AI模型，即经过有监督的训练后，模型学习到特征与标签间的关联关系，可对图像、视频中出现的物体进行特征检测，负荷已知特征的物体图像会被打上标签和置信度。
显然，该模式下模型的目标检测能力仅局限于训练集数据所含的物体标签，在实际业务中应用面较窄，通用性不强；此外，对于红色衣服、黄色衣服等细节检测，该模式下需准备分类数量多、数据集构造成本高、训练难度大。
与传统的YOLO检测器相比，YOLO-World作为一个开放词汇表检测器 ，可采用文本作为输入，文本编码器首先编码输入的文本。然后将输入图像编码成多尺度图像特征，RepVL-PAN算法利用图像和文本特征的多级交叉模态融合。最后，YOLO-World预测了回归边界框和对象编码，以匹配输入文本中出现的类别或名词。
某种角度上，YOLO-world可以称之为”目标检测届大模型“
YOLO-world优势
实时解决方案：利用 CNN 的计算速度，YOLO-World 可提供快速的开放词汇检测解决方案，满足各行业对即时结果的需求。
效率和性能：YOLO-World 可在不牺牲性能的前提下降低计算和资源需求，提供了一种可替代SAM 等模型的强大功能，但计算成本仅为它们的一小部分，从而支持实时应用。
利用离线词汇进行推理：YOLO-World 引入了 "先提示后检测 "的策略，利用离线词汇进一步提高效率。这种方法可以使用预先计算的自定义提示，包括标题或类别，并将其编码和存储为离线词汇嵌入，从而简化检测过程。
由YOLOv8 支持：基于 Ultralytics YOLOv8的YOLO-World 利用实时对象检测方面的最新进展，以无与伦比的准确性和速度促进开放词汇检测。
卓越的基准测试：YOLO在标准基准测试中，World 的速度和效率超过了现有的开放词汇检测器，包括 MDETR 和 GLIP 系列，展示了YOLOv8 在单个 NVIDIA V100 GPU 上的卓越性能。
应用广泛：YOLO-World 的创新方法为众多视觉任务带来了新的可能性，与现有方法相比，速度提高了几个数量级。
应用
该项目已开源：
https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World
拉取项目后按需配置，确保服务器软件环境及CUDA环境正确即可。
