README.md

YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection

1. 模型简介

YOLO-World 是由腾讯AI Lab、ARC Lab、腾讯PCG和华中科技大学合作提出的实时开放词汇目标检测方法 ，YOLO-World在大规模视觉语言数据集（包括Objects365、GQA、Flickr30K和CC3M）上进行了预训练，这使得YOLO-World具有强大的zero-shot能力和grounding能力。

注：上图引自 YOLO-World

2. 环境准备

通过 git clone 命令拉取 PaddleMIX 源码，并安装必要的依赖库。请确保你的 PaddlePaddle 框架版本在 2.6.0 之后，PaddlePaddle 框架安装可参考 飞桨官网-安装。

# 克隆 PaddleMIX 仓库
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleMIX

# 安装3.0b版本的paddlepaddle-gpu，当前我们选择了cuda11.8的版本，可以查看 https://www.paddlepaddle.org.cn/ 寻找自己适合的版本
 python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0b1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/

# 进入目录
cd PaddleMIX/paddlemix/examples/YOLO-World/

# 安装新版本ppdiffusers
pip install https://paddlenlp.bj.bcebos.com/models/community/junnyu/wheels/ppdiffusers-0.24.0-py3-none-any.whl --user

# 由于YOLO-World实现依赖PaddleYOLO, 先将PaddleYOLO clone至third_party目录下
mkdir third_party
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO.git third_party/PaddleYOLO

# 安装paddledet
pip install -e third_party/PaddleYOLO

# 安装其他所需的依赖
pip install -e .

# 创建目录存放预训练模型
mkdir pretrain

YOLO-World/ 目录下的目录结构应如下：

.
├── configs
├── infer.py
├── pretrain
├── pyproject.toml
├── README.md
├── third_party
└── yolo_world

3. 模型下载

model name	weight
yolo_world_v2_s_obj365v1_goldg	weight
yolo_world_v2_m_obj365v1_goldg	weight
yolo_world_v2_l_obj365v1_goldg	weight
yolo_world_v2_x_obj365v1_goldg_cc3mlite	weight
yolo_world_v2_xl_obj365v1_goldg_cc3mlite	weight

4. 模型推理

python infer.py \
    --config <path_to_config_yaml> \  # 配置文件的路径
    -o weights=<path_to_pretrained_weights> \  # 预训练权重的路径
    --image=<path_to_image_or_directory> \  # 图像或目录的路径
    --text <text or .txt file path>\  # 文本或者文本文件的路径
    --topk=<number_of_top_predictions> \  # 选取topk个预测结果
    --threshold=<confidence_threshold_value> \  # 置信度阈值
    --output_dir=<output_directory_path>  # 输出目录路径

# 可以在cli参数中添加 --offline 选项，将会首先使用text model得到 offline text feats，之后的推理中text model将不会被加载。如：

python infer.py \
    --config <path_to_config_yaml> \
    -o weights=<path_to_pretrained_weights> \
    --image=<path_to_image_or_directory> \
    --text <text or .txt file path>\
    --topk=<number_of_top_predictions> \
    --threshold=<confidence_threshold_value> \
    --output_dir=<output_directory_path> \
    --offline

5. 参考资料

• GitHub - AILab-CVC/YOLO-World: YOLO-World