YOLOE算法，实时分析一切，开放物体检测和分割！（附论文和源码）

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以下 文 章来源于微信公众号： 机器之心 作者： 机器之心 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/pyL9zWU32m7_OeFLOtCXWw 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 在自动驾驶、医疗影像分析场景中，目标检测与分割技术扮演着核心角色。然而，YOLO系列虽以高效著称，却受限于预定义类别，面对未知物体时“视而不见”。最近，YOLOE——首个支持文本、视觉、无提示全场景的实时视觉全能模型，能够实时观察一切，统一开放物体检测和分割！ 它能像人眼一样，在文本、视觉输入和无提示范式等不同机制下进行检测和分割。 自 2015 年由华盛顿大学的 Joseph Redmon 研究团队提出 YOLO（You Only Look Once）以来，这项突破性的目标检测技术就像为机器装上了「闪电之眼」，凭借单次推理的实时性能刷新了计算机视觉的认知边界。 传统的 YOLO 系列如同我们 ………………………………