🌟 YOLOE — это улучшенная версия алгоритма для обнаружения объектов, созданная на основе классической архитектуры YOLO и разработанная командой THU-MIG. Архитектура YOLO (You Only Look Once) получила своё название благодаря методу, при котором нейронная сеть анализирует всё изображение целиком за один проход, чтобы определить наличие и местоположение объектов. Это отличается от других методов, которые сначала выделяют возможные области с объектами, а затем классифицируют их отдельно, что требует множества обработок одного изображения. YOLOE сохраняет принцип однократного анализа изображения для обнаружения объектов, но вносит архитектурные улучшения, направленные на повышение точности и эффективности модели. ▪ Ключевые отличия от классического YOLO: - Оптимизированная архитектура: В YOLOE внедрены новые подходы для более эффективной обработки признаков, что позволяет улучшить качество обнаружения без значительных вычислительных затрат. - Повышенная точность: Улучшенные модули и методы, такие как ре-параметризация отдельных блоков, способствуют более точному обнаружению объектов, включая мелкие и трудно различимые элементы. - Скорость и эффективность: YOLOE сохраняет высокую скорость инференса, что делает его подходящим для задач в реальном времени, обеспечивая при этом конкурентоспособное соотношение производительности и точности. ▶️ YOLOE требует в три раза меньших затрат на обучение по сравнению с YOLO-Worldv2, что делает процесс обучения более экономичным. YOLOE представляет собой современное и улучшенное решение для задач обнаружения объектов, объединяющее лучшие черты классического YOLO с новыми архитектурными подходами. 🖥Github (https://github.com/THU-MIG/yoloe) 🟡Статья (https://arxiv.org/abs/2503.07465) 🟡HF (https://huggingface.co/jameslahm/yoloe/tree/main) 🟡Colab (https://colab.research.google.com/github/roboflow-ai/notebooks/blob/main/notebooks/zero-shot-object-detection-and-segmentation-with-yoloe.ipynb) #yoloe #opensource #ml #ai #yolo #objectdetection #AI|#GPT|#Нейросеть|#ИИ ----------------------------- На основании материалов @machinelearning

🌟 YOLOE — это усовершенствованная версия алгоритма обнаружения объектов, вдохновлённая классической архитектурой YOLO и разработанная командой THU-MIG. Архитектура YOLO (You Only Look Once) получила своё название благодаря подходу, при котором нейронная сеть анализирует всё изображение целиком за один проход, чтобы определить присутствие и расположение объектов. Это отличается от других методов, которые сначала выделяют потенциальные области с объектами, а затем отдельно классифицируют их, что требует нескольких обработок одного изображения YOLOE сохраняет принцип однократного взгляда на изображение для детекции объектов, но вносит архитектурные улучшения, направленные на повышение точности и эффективности модели. ▪ Ключевые отличия от классического YOLO: - Оптимизированная архитектура: В YOLOE внедрены новые подходы для более эффективной обработки признаков, что позволяет улучшить качество детекции без значительного увеличения вычислительных затрат. - Повышенная точность: Улучшенные модули и методы, такие как ре-параметризация отдельных блоков, способствуют более точному обнаружению объектов, включая мелкие и сложно различимые элементы. - Скорость и эффективность: YOLOE сохраняет высокую скорость инференса, делая его пригодным для задач в реальном времени, при этом обеспечивая конкурентоспособное соотношение производительности и точности. ▶️YOLOE требует в 3 раза меньших затрат на обучение по сравнению с YOLO-Worldv2, что делает процесс обучения более экономичным YOLOE представляет собой современное и улучшенное решение для задач детекции объектов, совмещающее лучшие стороны классического YOLO с новыми архитектурными подходами. 🖥Github 🟡Статья 🟡HF 🟡Colab #yoloe #opensource #ml #ai #yolo #objectdetection