Yoloe V8l Seg

🚀 YOLOE：即時零樣本目標檢測模型

YOLOE是一個即時零樣本目標檢測模型，能夠在無需針對特定目標進行訓練的情況下檢測各類物體，為目標檢測任務提供了高效且靈活的解決方案。

🚀 快速開始

你可以參考以下文檔進行模型的預測、遷移、驗證和訓練：

• 預測：請參考預測文檔。
• 遷移：請參考遷移文檔。
• 驗證：請參考驗證文檔。
• 訓練：請參考訓練文檔。

📦 安裝指南

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

模型描述

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}, 
}

📄 許可證

本項目採用AGPL-3.0許可證。