論文の概要: YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17270v3
• Date: Thu, 22 Feb 2024 13:05:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 17:51:56.808244
• Title: YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection
• Title（参考訳）: YOLO-World: リアルタイムオープン語彙オブジェクト検出
• Authors: Tianheng Cheng, Lin Song, Yixiao Ge, Wenyu Liu, Xinggang Wang, Ying Shan
• Abstract要約: オープン語彙検出機能でYOLOを強化する革新的なアプローチであるYOLO-Worldを紹介する。 提案手法は,ゼロショット方式で広範囲の物体を高効率で検出する。 YOLO-WorldはV100上で52.0 FPSの35.4 APを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.08732047660058
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The You Only Look Once (YOLO) series of detectors have established themselves as efficient and practical tools. However, their reliance on predefined and trained object categories limits their applicability in open scenarios. Addressing this limitation, we introduce YOLO-World, an innovative approach that enhances YOLO with open-vocabulary detection capabilities through vision-language modeling and pre-training on large-scale datasets. Specifically, we propose a new Re-parameterizable Vision-Language Path Aggregation Network (RepVL-PAN) and region-text contrastive loss to facilitate the interaction between visual and linguistic information. Our method excels in detecting a wide range of objects in a zero-shot manner with high efficiency. On the challenging LVIS dataset, YOLO-World achieves 35.4 AP with 52.0 FPS on V100, which outperforms many state-of-the-art methods in terms of both accuracy and speed. Furthermore, the fine-tuned YOLO-World achieves remarkable performance on several downstream tasks, including object detection and open-vocabulary instance segmentation.
• Abstract（参考訳）: You Only Look Once (YOLO)シリーズは、効率的で実用的なツールとして確立されている。 しかしながら、事前定義された、および訓練されたオブジェクトカテゴリへの依存は、オープンシナリオにおける適用性を制限している。 この制限に対処するため、大規模なデータセット上での視覚言語モデリングと事前学習を通じて、オープン語彙検出機能によりYOLOを強化する革新的なアプローチであるYOLO-Worldを導入する。 具体的には、視覚情報と言語情報の相互作用を容易にするために、新たにRe-parameterizable Vision-Language Path Aggregation Network (RepVL-PAN) とリージョンテキストコントラスト損失を提案する。 提案手法は,ゼロショット方式で広範囲の物体を高効率で検出する。 挑戦的なLVISデータセットでは、YOLO-WorldはV100上で52.0 FPSの35.4 APを達成した。 さらに、細調整されたYOLO-Worldは、オブジェクト検出やオープン語彙のインスタンスセグメンテーションなど、いくつかの下流タスクで顕著なパフォーマンスを実現している。

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