온라인 튜토리얼|YOLO 시리즈의 중요한 혁신! 청화팀, 개방형 장면에서 실시간으로 객체를 감지하고 분할할 수 있는 YOLOE 출시
YOLO(You Only Look Once)는 2015년 처음 출시된 이후 컴퓨터 비전 분야에서 가장 영향력 있는 실시간 객체 감지 모델 중 하나가 되었습니다. 단일 단계 탐지 아키텍처를 기반으로 하는 이 종단간 타겟 탐지 기술은 지난 10년 동안 10개 이상의 버전으로 업데이트되었습니다. 고정밀, 고프레임 속도의 이미지를 실시간으로 처리하기 때문에 자율 주행, 의료 영상 분석, 로봇 비전 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있습니다.
그러나 기존의 YOLO 시리즈 모델은 고성능 실시간 감지를 달성하기 위해 합성곱 신경망을 사용하지만,그러나 이 방법은 미리 정의된 대상 범주에 의존하며 실제 상황에서 유연성이 부족합니다.
이 문제를 해결하기 위해 Tsinghua University 팀은 YOLO를 기반으로텍스트 프롬프트, 시각적 단서, 프롬프트 없는 시나리오의 세 가지 유형을 지원하는 개방형 객체 감지 및 분할 모델인 YOLOE가 제안되었습니다.이러한 다중 모드 기능을 통해 언어 명령을 이해하고, 이미지를 보고, 심지어 새로운 것을 독립적으로 발견할 수 있어, "모든 것을 실시간으로 보는 것"을 진정으로 달성했습니다.
현재 HyperAI 공식 웹사이트의 튜토리얼 섹션에서는 원클릭 배포 튜토리얼 "YOLOE: 실시간으로 모든 것을 확인하세요"를 출시했습니다. 관심 있는 친구 여러분, 와서 경험해 보세요!
튜토리얼 링크:
데모 실행
1. hyper.ai에 로그인하고, 튜토리얼 페이지에서 YOLOE: 실시간으로 모든 것을 보기를 선택하고, 이 튜토리얼을 온라인으로 실행을 클릭합니다.
2. 페이지가 이동한 후 오른쪽 상단의 "복제"를 클릭하여 튜토리얼을 자신의 컨테이너로 복제합니다.
3. "NVIDIA RTX 4090"과 "PyTorch" 이미지를 선택하세요. OpenBayes 플랫폼에서 새로운 청구 방법이 출시되었습니다. 귀하의 요구 사항에 따라 "사용 후 결제" 또는 "일일/주간/월간 패키지"를 선택할 수 있습니다. "계속"을 클릭하세요. 신규 사용자는 아래 초대 링크를 사용하여 등록하고 RTX 4090 4시간 + CPU 자유 시간 5시간을 받으세요!
HyperAI 독점 초대 링크(복사하여 브라우저에서 열기):
https://go.openbayes.com/9S6Dr
4. 리소스가 할당될 때까지 기다리세요. 첫 번째 클로닝 과정은 약 2분이 걸립니다. 상태가 "실행 중"으로 변경되면 "API 주소" 옆에 있는 점프 화살표를 클릭하여 데모 페이지로 이동합니다. 모델이 크기 때문에 WebUI 인터페이스를 표시하는 데 약 3분이 걸리며, 그렇지 않으면 "잘못된 게이트웨이"가 표시됩니다. API 주소 접근 기능을 이용하기 위해서는 이용자는 실명인증을 완료해야 합니다.
효과 표시
첫 번째는 텍스트 프롬프트 감지입니다.YOLOE는 모든 텍스트 카테고리에 대한 텍스트 힌트 감지 및 세분화를 지원합니다. 아래 그림의 텍스트 입력은 "호랑이, 버스, 사람"입니다. 탐지 결과는 오른쪽 그림과 같으며, 사진 속 호랑이, 관광버스, 관광객을 명확하게 식별할 수 있습니다. 머리를 가리고 있거나 어두운 곳에 있는 관광객이라도 뚜렷하게 식별이 가능한 것을 알 수 있습니다.
두 번째는 시각적 단서입니다.상자/점/손으로 그린 모양/참조 이미지를 통해 감지 대상을 지정한 후, 다음 그림과 같이 유사한 감지 객체를 정확하게 식별할 수 있습니다.
마지막으로, 완전 자동 무음 감지 기능이 있습니다.다음 그림에서 볼 수 있듯이 장면 객체를 자동으로 식별할 수 있습니다.
위의 내용은 이번에 HyperAI가 추천하는 튜토리얼입니다. 와서 직접 시도해 보세요!
튜토리얼 링크: