Yoloe V8s 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，該模型能夠在即時場景下檢測各種目標，具有高效、準確的特點。其相關研究論文為 YOLOE: Real-Time Seeing Anything。

🚀 快速開始

你可以按照以下步驟安裝和使用YOLOE模型。

📦 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

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。

📄 許可證

本項目採用AGPL-3.0許可證。

📖 引用信息

如果你使用了該模型，請引用以下論文：

@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}, 
}