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介绍
想象一下，家里有一个机器人助手。现在想象一下漫长一天后的混乱——衣服散落各处，玩具到处都是，各种物品都放错了地方。这个机器人如何识别和整理每一项物品，尤其是如果它以前从未见过这些物品中的一些？传统的目标检测器将难以完成这项任务。进入“YOLO World”，这是计算机视觉中一个革命性的新模型，承诺改变机器理解和与周围环境的互动方式。
YOLO-World比领先的零样本目标检测器快20倍，体积小5倍。
传统目标检测器（Faster R-CNN、SSD、YOLO）——小而快，但只能检测其训练数据集中预定义的固定类别中的对象
开放词汇目标检测（GLIP和Grounding DINO）——灵活但计算密集，需要同时编码图像和文本进行预测
根据论文“YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection”（https://arxiv.org/abs/2401.17270），YOLO-World的L版本达到了35.4 AP和52.0 FPS，S版本达到了26.2 AP和74.1 FPS。（在没有量化或TensorRT的V100上测量）
传统目标检测器存在的问题
像Faster R-CNN、SSD或原始YOLO这样的传统目标检测器，被构建来识别预定义类别集中的对象。例如，一个在COCO数据集上训练的模型可以检测多达80种不同的对象。然而，如果你引入一个新项目，例如，一种特定的玩具或一个独特的瓶子，模型就无法识别它。这种限制可以通过创建新数据集、注释图像和重新训练新模型来解决——这是一个耗时且成本高昂的过程。这种僵化阻碍了现实世界应用所需的适应性，其中各种新对象频繁出现。
引入YOLO World
YOLO World以其开放词汇方法打破了这些限制。将YOLO World想象成一个经验丰富的侦探，不仅拥有已知嫌疑人名单，还具备即时推断和学习的能力。与前辈不同，YOLO World可以识别它没有明确训练过的对象。YOLO World通过结合图像的视觉线索和文本描述来实现这一点，有效地从上下文和先验知识中学习。
YOLO World如何工作？
YOLO World的学习过程涉及研究充满图像和相应描述的大型数据集。例如，它可能会分析一张带有“带有蓝色毯子的床”标题的卧室图片。它还使用复杂的辅助模块，如理解描述“橙色条纹猫”的CLIP，以及将图像特征与这些描述链接起来以获得更深入理解的Reveal Pan。
当你向YOLO World展示一张照片时，它会执行基本的目标检测，识别熟悉的物品，如椅子和桌子。但它更进一步，通过突出不寻常或未知的对象，展示其开放词汇能力。想象一下，看着一个杂乱的房间，不仅仅是看到一个“椅子”或“桌子”，还能识别出“不寻常的玩具”或“稀有瓶子”，即使它以前没有见过这些特定的对象。
在LVIS上进行零样本推理的可视化结果。我们采用预训练的YOLO-World-L，并在COCO val2017上使用LVIS词汇表（包含1203个类别）进行推理
技术细节和架构
YOLO World的速度和效率的核心是其三个主要组件：
1. YOLO检测器，
2. CLIP文本编码器，
3. 用于跨模态融合的定制网络。
YOLO检测器从图像中提取多尺度特征，而CLIP编码器将文本描述转换为嵌入。这些嵌入被缓存，使模型能够在实时中重用它们，而无需重新编码文本，显著提高了模型的速度。这种架构与之前的模型如Grounding DINO形成鲜明对比，后者虽然令人印象深刻，但由于严重依赖基于变换器的架构，处理图像的速度要慢得多。YOLO World更轻的基于CNN的主干和提示然后检测范式使其快20倍，同时保持高准确率。
实际应用和实验
YOLO World的多功能性在各种实际应用中大放异彩，从帮助例如机器人整理家庭到处理实时视频流。想象一个机器人助手有效地导航一个杂乱的房间，挑选和分类玩具、书籍和其他物品，全部实时进行，我们还没有它，所以我们还得再等等。
“遇见可以整理你的房间和分类你的洗衣物的AI机器人”
所以，因为我们没有机器人或真实的硬件设置，我们将在这一部分在Google Colab上运行我们的实验，以展示YOLO World通过处理图像和视频的能力。
设置涉及安装库，例如Roboflow Inference和Supervision，使用简单的pip install。
# supervision lib to be used for visualizationpip install -q supervision==0.19.0rc3# inferencepip install -q inference-gpu[yolo-world]==0.9.13# download some image and video exampleswget -P . -q https://media.roboflow.com/notebooks/examples/dog.jpegwget -P . -q https://media.roboflow.com/supervision/cookbooks/yellow-filling.mp4
在这个例子中，一个简单的脚本展示了模型如何从类别列表中检测和注释对象。
import osimport cv2import supervision as svfrom tqdm import tqdmfrom inference.models import YOLOWorld# modelmodel = YOLOWorld(model_id="yolo_world/l")# define classesclasses = ["person", "backpack", "dog", "eye", "nose", "ear", "tongue"]model.set_classes(classes)# read image and run modelimage = cv2.imread(SOURCE_IMAGE_PATH)results = model.infer(image)detections = sv.Detections.from_inference(results)# draw bbox and show resultsBOUNDING_BOX_ANNOTATOR = sv.BoundingBoxAnnotator(thickness=2)LABEL_ANNOTATOR = sv.LabelAnnotator(text_thickness=2, text_scale=1, text_color=sv.Color.BLACK)annotated_image = image.copy()annotated_image = BOUNDING_BOX_ANNOTATOR.annotate(annotated_image, detections)annotated_image = LABEL_ANNOTATOR.annotate(annotated_image, detections)sv.plot_image(annotated_image, (10, 10))
调整置信度水平
# ...# same as above# ...image = cv2.imread(SOURCE_IMAGE_PATH)results = model.infer(image, confidence=0.003)detections = sv.Detections.from_inference(results)labels = [f"{classes[class_id]} {confidence:0.3f}"for class_id, confidencein zip(detections.class_id, detections.confidence)]annotated_image = image.copy()annotated_image = BOUNDING_BOX_ANNOTATOR.annotate(annotated_image, detections)annotated_image = LABEL_ANNOTATOR.annotate(annotated_image, detections, labels=labels)sv.plot_image(annotated_image, (10, 10))
使用非最大抑制（NMS）消除双重检测
# ...# same as above# ...image = cv2.imread(SOURCE_IMAGE_PATH)results = model.infer(image, confidence=0.003)detections = sv.Detections.from_inference(results).with_nms(threshold=0.1)labels = [f"{classes[class_id]} {confidence:0.3f}"for class_id, confidencein zip(detections.class_id, detections.confidence)]annotated_image = image.copy()annotated_image = BOUNDING_BOX_ANNOTATOR.annotate(annotated_image, detections)annotated_image = LABEL_ANNOTATOR.annotate(annotated_image, detections, labels=labels)sv.plot_image(annotated_image, (10, 10))
这是从三个不同的脚本获得的结果
（左）默认设置（中）使用较低的置信度水平（右）使用较低的置信度水平和非最大抑制
视频处理
# ...# same part as above + video loading# ...generator = sv.get_video_frames_generator(SOURCE_VIDEO_PATH)frame = next(generator)sv.plot_image(frame, (10, 10))# update the classes to be used to detect the objectsclasses = ["yellow filling"]model.set_classes(classes)results = model.infer(frame, confidence=0.002)detections = sv.Detections.from_inference(results).with_nms(threshold=0.1)annotated_image = frame.copy()annotated_image = BOUNDING_BOX_ANNOTATOR.annotate(annotated_image, detections)annotated_image = LABEL_ANNOTATOR.annotate(annotated_image, detections)sv.plot_image(annotated_image, (10, 10))video_info = sv.VideoInfo.from_video_path(SOURCE_VIDEO_PATH)print(video_info)width, height = video_info.resolution_whframe_area = width * heightprint(frame_area)results = model.infer(frame, confidence=0.002)detections = sv.Detections.from_inference(results).with_nms(threshold=0.1)print(detections.area)detections = detections[(detections.area / frame_area) < 0.10]annotated_image = frame.copy()annotated_image = BOUNDING_BOX_ANNOTATOR.annotate(annotated_image, detections)annotated_image = LABEL_ANNOTATOR.annotate(annotated_image, detections)sv.plot_image(annotated_image, (10, 10))TARGET_VIDEO_PATH = f"{HOME}/yellow-filling-output.mp4"frame_generator = sv.get_video_frames_generator(SOURCE_VIDEO_PATH)video_info = sv.VideoInfo.from_video_path(SOURCE_VIDEO_PATH)width, height = video_info.resolution_whframe_area = width * heightframe_areawith sv.VideoSink(target_path=TARGET_VIDEO_PATH, video_info=video_info) as sink:for frame in tqdm(frame_generator, total=video_info.total_frames):results = model.infer(frame, confidence=0.002)detections = sv.Detections.from_inference(results).with_nms(threshold=0.1)detections = detections[(detections.area / frame_area) < 0.10]annotated_frame = frame.copy()annotated_frame = BOUNDING_BOX_ANNOTATOR.annotate(annotated_frame, detections)annotated_frame = LABEL_ANNOTATOR.annotate(annotated_frame, detections)sink.write_frame(annotated_frame)
视频处理的结果
在Google Colab上，由Google Colab提供的GPU处理单个帧的时间约为65.25毫秒~15Hz
挑战和限制
尽管取得了进步，YOLO World仍然面临挑战。该模型虽然比前辈快，但与最先进的实时检测器相比，仍然存在延迟问题，例如与简单的YOLOv8相比。
因此，要实现YOLO World的实时处理，这将需要大量的计算资源，使其不太适合硬件能力有限的设置。虽然YOLO World擅长在其学习上下文中识别对象，但它可能会对对象进行错误分类或遗漏对象，特别是那些在COCO数据集之外的对象。
在精度至关重要且环境不受控制或高度可变的场景中，训练有自定义数据集的传统模型可能仍然是首选。
未来的可能性和创新
YOLO World的潜力超出了目标检测。将其与FastSAM或EfficientSAM等快速分割模型结合起来，可以创建一个比当前组合（如Grounding DINO和SAM）更高效的零样本分割流程。
这一创新为视频处理、自动背景移除和动态对象操作打开了大门。想象一个工厂车间，YOLO World不断监控和编目实时物品，或者一个视频编辑套件，其中不需要的背景元素被自动移除，这都要归功于这项技术。
YOLO-World + EfficientSAM — 零样本分割
有效YOLO-World提示的规则
以下是一套实用的规则和决策树，可帮助您在使用YOLO-World时找到最佳提示。
调整置信度水平：（规则）不要像其他模型那样依赖高置信度值（>80%）。尝试非常低的置信度水平（低至0.1%）。（示例）如果预测“吹风机”和“润肤霜”等对象，变化置信度阈值，并使用低至0.1%至15%。
添加空类别：（规则）包括空类别（非主要兴趣的次要对象）以提高检测准确性。（示例）：要检测车牌并避免对汽车产生误报，即使不感兴趣检测汽车，也包括“汽车”作为类别。
使用两阶段工作流程：（规则）链式模型，第一阶段检测较大的对象，第二阶段专注于这些较大对象内的较小对象。（示例）首先，检测人脸，然后裁剪人脸并检测眼睛。
利用颜色：（规则）当描述性提示失败时，使用颜色提示。（示例）根据颜色差异检测“红色草莓”与“绿色草莓”。
在提示中描述大小：（规则）在提示中使用大小描述符以提高检测准确性。（示例）而不是“金属文件”，使用“小金属文件”来检测微小缺陷。
后处理改进：（规则）实施后处理步骤，以过滤掉大组预测或高置信度错误。（示例）通过为每个类别设置特定于类别的最大面积阈值来过滤预测。
结论
YOLO World代表了目标检测和人工智能领域的一个重要进步。它学习和适应的能力无需广泛的重新训练，使其成为从数据注释、家庭自动化到工业监控等各种应用的强大工具。虽然它有局限性，但其创新方法和未来发展的潜力使其成为值得探索的技术。YOLO-World可以用于边缘的零样本目标检测，也可以用于自动标记用于训练微调模型的图像。
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