YOLOE：实时“看见一切”的高效目标检测与分割模型

最新推荐文章于 2025-04-24 22:58:51 发布

大靠山

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文章标签：目标检测人工智能计算机视觉算法机器学习 ui 深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_59235245/article/details/146521821

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📊 研究一览

背景简介：目标检测和分割是计算机视觉的核心任务，广泛应用于自动驾驶、医学分析和机器人等领域。传统的 YOLO（You Only Look Once）系列模型虽然高效精准，但受限于预定义类别，难以适应开放场景的需求。近年来，开放集目标检测借助文本提示（text prompts）、视觉提示（visual prompts）或无提示（prompt-free）方法提升泛化能力，但通常面临计算开销大、部署复杂等问题。

核心问题：如何设计一个统一高效的目标检测与分割模型，能够在文本提示、视觉提示和无提示三种开放场景下实现实时推理，并兼顾准确性和计算效率？

💡 创新亮点

本研究提出了以下创新点：

✨ 可重参数化区域-文本对齐（Re-parameterizable Region-Text Alignment, RepRTA）：通过轻量级辅助网络优化预训练文本嵌入，提高视觉-文本对齐能力，同时在推理阶段无额外计算开销。
✨ 语义激活视觉提示编码器（Semantic-Activated Visual Prompt Encoder, SAVPE）：采用解耦的语义分支和激活分支，提高视觉提示的表达能力，在低计算成本下增强模型性能。
✨ 惰性区域-提示对比（Lazy Region-Prompt Contrast, LRPC）：通过内置大规模词汇表和专门的嵌入策略，在无提示场景下识别所有目标，避免依赖大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）。

🔍 研究方法

YOLOE 基于 YOLO 架构，集成了检测、分割任务，并通过三种开放提示机制（文本、视觉和无提示）进行增强：

文本提示：使用 RepRTA 进行区域-文本对齐，无需额外推理计算开销。
视觉提示：SAVPE 通过语义分支提取语义特征，同时利用激活分支生成提示权重，实现高效视觉信息融合。
无提示：LRPC 仅对包含目标的区域进行类别匹配，避免遍历整个词汇表，提高推理效率。

YOLOE 结构示意图
图 1： YOLOE 的整体架构，支持文本提示、视觉提示和无提示三种模式，实现高效目标检测与分割。

🏆 主要贡献

该研究的主要贡献包括：

🌟 提出 YOLOE 统一框架，集成检测和分割任务，支持多种开放提示方式，适用于更广泛的视觉任务。
🌟 在 LVIS 数据集上实现领先性能，在 3 倍更少的训练成本 和 1.4 倍更快的推理速度 下，YOLOE-v8-S 超过 YOLO-Worldv2-S 3.5 AP。
🌟 在 COCO 数据集上的迁移能力优越，YOLOE-v8-L 比 YOLOv8-L 提高 0.6 AP（检测）和 0.4 AP（分割），训练时间减少 4 倍。

📈 实验结果

开放集检测：YOLOE 在 LVIS 数据集上的 零样本检测（Zero-Shot Detection）优于 YOLO-Worldv2 和 T-Rex2，文本和视觉提示均达到更高 AP。
无提示检测：YOLOE-v8-L 在 LVIS 数据集上 超越 GenerateU（Swin-T）0.4 AP，同时参数量减少 6.3 倍，推理速度提升 53 倍。
下游任务迁移：YOLOE 在 COCO 数据集上的微调表现优异，仅需 10 轮训练 即可恢复 80% 的完整训练性能。

YOLOE 在 LVIS 和 COCO 数据集上的表现
图 2： YOLOE 与 YOLO-Worldv2 在 LVIS 数据集上的性能、训练成本和推理效率对比，YOLOE 具有明显优势。

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