Yoloe 11l Seg

🚀 YOLOE：即時零樣本目標檢測模型

YOLOE是一個用於即時零樣本目標檢測的模型，它能夠在多種場景下快速準確地檢測目標。該模型相關研究論文為YOLOE: Real-Time Seeing Anything，並提供了詳細的代碼實現和使用說明。

📄 許可證

本項目採用AGPL-3.0許可證。

📦 安裝指南

你可以按照以下步驟安裝YOLOE模型所需的依賴：

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

📚 詳細文檔

預測

關於預測的詳細信息，請參考預測說明。

遷移

若要了解模型遷移的相關內容，請查閱遷移說明。

驗證

模型驗證的具體步驟可參考驗證說明。

訓練

有關模型訓練的詳細指導，請查看訓練說明。

📖 引用格式

如果你使用了該模型，請按照以下BibTeX格式進行引用：

@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}, 
}