Seventy3

【第251期】YOLOE:Real-Time Seeing Anything with Open Prompts


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Seventy3:借助NotebookLM的能力进行论文解读,专注人工智能、大模型、机器人算法方向,让大家跟着AI一起进步。

今天的主题是:YOLOE: Real-Time Seeing Anything

Summary

这个文档介绍了一个名为YOLOE的新型实时目标检测和分割模型。YOLOE能够在一个高效的框架内处理文本、视觉无提示等多种开放式提示机制,实现“实时感知一切”。为了实现这一目标,论文提出了**可重参数化区域-文本对齐(RepRTA)策略来优化文本提示处理,设计了语义激活视觉提示编码器(SAVPE)来高效编码视觉提示,并引入了惰性区域-提示对比(LRPC)**策略来在没有明确提示的情况下识别物体。实验结果表明,YOLOE在效率和零样本性能上优于现有方法,并且在下游任务中也表现出良好的可迁移性。

原文链接:https://arxiv.org/abs/2503.07465

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Seventy3By 任雨山