Yoloe V8l Seg

🚀 YOLOE: リアルタイム物体検出モデル

YOLOEは、リアルタイムで様々な物体を検出できるモデルです。論文やGitHubリポジトリを通じて詳細な情報を提供しています。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、まずインストールを行い、その後予測、転移学習、検証、学習などの操作を行うことができます。各操作の詳細はリンク先を参照してください。

✨ 主な機能

• ゼロショット物体検出が可能です。
• リアルタイムでの物体検出が可能です。

📦 インストール

必要なパッケージをインストールするには、以下のコマンドを実行してください。

pip install git+https://github.com/THU-MIG/yoloe.git#subdirectory=third_party/CLIP
pip install git+https://github.com/THU-MIG/yoloe.git#subdirectory=third_party/ml-mobileclip
pip install git+https://github.com/THU-MIG/yoloe.git#subdirectory=third_party/lvis-api
pip install git+https://github.com/THU-MIG/yoloe.git

wget https://docs-assets.developer.apple.com/ml-research/datasets/mobileclip/mobileclip_blt.pt

📚 ドキュメント

予測

予測に関する詳細はこちらを参照してください。

転移学習

転移学習に関する詳細はこちらを参照してください。

検証

検証に関する詳細はこちらを参照してください。

学習

学習に関する詳細はこちらを参照してください。

論文情報

• YOLOE: Real-Time Seeing Anything
• arXiv: https://arxiv.org/abs/2503.07465
• github: https://github.com/THU-MIG/yoloe

BibTeX引用

@misc{wang2025yoloerealtimeseeing,
      title={YOLOE: Real-Time Seeing Anything}, 
      author={Ao Wang and Lihao Liu and Hui Chen and Zijia Lin and Jungong Han and Guiguang Ding},
      year={2025},
      eprint={2503.07465},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV},
      url={https://arxiv.org/abs/2503.07465}, 
}

📄 ライセンス

このプロジェクトはAGPL-3.0ライセンスの下で公開されています。