【模型级联】YOLO-World与SAM2通过文本实现指定目标的零样本分割

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三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~
六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~

《------正文------》

一、什么是模型级联？

在这里插入图片描述

模型级联是指将多个模型按照一定的顺序组合起来，以实现更复杂的功能。在计算机视觉领域，模型级联通常用于提高模型的性能，如提高检测精度、降低误报率等。通过将多个模型的优势结合起来，模型级联可以更好地应对各种复杂场景。如上图中的ModelA、ModelB和ModelC串联执行任务。

本文将介绍一种将零样本目标检测模型YOLO-World与分割一切模型SAM2结合在一起，以实现零样本的图像或者视频的目标分割任务。

二、YOLO-World模型介绍

YOLO-World是一个用于对象检测的零样本检测模型，可以根据输入的文本，检测和定位图像中的对象，而无需事先对特定对象类进行训练。
如下图：给定文本输入（即，类），该模型准确预测每个给定输入的边界框！🍾
左图给出指定身体部位的词汇，YOLO-World即可精准检测，右图给定*gymnast*[体操运动员]，可以检测到图片中的人物。

在这里插入图片描述
我们只需向整个系统提供的唯一输入是YOLO-World词汇表的类定义，在本例中是“gymnast”。这个词足以让YOLO-World为SAM 2提供边界框坐标。【可以指定任意词汇目标进行检测】

YOLO-world模型具有以下特点：
高效性：YOLO-world模型采用端到端的设计，可以快速处理图像，实现实时目标检测。
准确性：通过训练大量标注数据，YOLO-world模型可以准确地识别和定位图像中的目标。
灵活性：YOLO-world模型可以适应不同的场景和目标，具有很好的泛化能力。

三、SAM2模型介绍

SAM2（Segment Anything Model 2）是一种基于深度学习的图像分割模型，它通过训练大量标注数据，学习如何分割图像中的目标。SAM2模型具有以下特点：
零样本分割：SAM2模型可以在没有标注数据的情况下，实现指定目标的分割。
高效性：SAM2模型采用轻量级的设计，可以快速处理图像，实现实时分割。
准确性：通过训练大量标注数据，SAM2模型可以准确地分割图像中的目标。

四、YOLO-world与SAM2级联

我们将YOLO-World与SAM2进行级联，可进行任意图像或者视频任意目标的检测分割。只需要输入需要检测的对象文本即可。

YOLO-World通过文本提示进行任意目标检测，为SAM 2提供边界框以进行图像或者视频的分割。如下图所示：
在这里插入图片描述

将YOLO-world与SAM2模型结合，可以实现以下优势：
提高检测精度：YOLO-world模型可以准确地检测图像中的目标，而SAM2模型可以进一步分割这些目标，从而提高检测精度。
降低误报率：通过将YOLO-world模型检测到的目标进行分割，可以降低误报率，提高模型的鲁棒性。
提高分割效率：YOLO-world模型可以快速检测图像中的目标，而SAM2模型可以快速分割这些目标，从而提高分割效率。
适应不同场景：YOLO-world模型和SAM2模型可以适应不同的场景和目标，具有很好的泛化能力。