【模型级联】YOLO-World与SAM2通过文本实现指定目标的零样本分割

《------往期经典推荐------》

一、AI应用软件开发实战专栏【链接】

项目名称	项目名称
1.【人脸识别与管理系统开发】	2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】
3.【手势识别系统开发】	4.【人脸面部活体检测系统开发】
5.【图片风格快速迁移软件开发】	6.【人脸表表情识别系统】
7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】	8.【基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统】
9.【基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统】	10.【基于YOLOv8深度学习的生活垃圾分类目标检测系统】
11.【基于YOLOv8深度学习的安全帽目标检测系统】	12.【基于YOLOv8深度学习的120种犬类检测与识别系统】
13.【基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测系统】	14.【基于YOLOv8深度学习的火焰烟雾检测系统】
15.【基于YOLOv8深度学习的钢材表面缺陷检测系统】	16.【基于YOLOv8深度学习的舰船目标分类检测系统】
17.【基于YOLOv8深度学习的西红柿成熟度检测系统】	18.【基于YOLOv8深度学习的血细胞检测与计数系统】
19.【基于YOLOv8深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统】	20.【基于YOLOv8深度学习的水稻害虫检测与识别系统】
21.【基于YOLOv8深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统】	22.【基于YOLOv8深度学习的路面标志线检测与识别系统】
23.【基于YOLOv8深度学习的智能小麦害虫检测识别系统】	24.【基于YOLOv8深度学习的智能玉米害虫检测识别系统】
25.【基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统】	26.【基于YOLOv8深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统】
27.【基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别系统】	28.【基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统】
29.【基于YOLOv8深度学习的智能肺炎诊断系统】	30.【基于YOLOv8深度学习的葡萄簇目标检测系统】
31.【基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统】	32.【基于YOLOv8深度学习的102种花卉智能识别系统】
33.【基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】	34.【基于YOLOv8深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】
35.【基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】	36.【基于YOLOv8深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】
37.【基于YOLOv8深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统】	38.【基于YOLOv8深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统】
39.【基于YOLOv8深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】	40.【基于YOLOv8深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】
41.【基于YOLOv8深度学习的遥感地理空间物体检测系统】	42.【基于YOLOv8深度学习的无人机视角地面物体检测系统】
43.【基于YOLOv8深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】	44.【基于YOLOv8深度学习的野外火焰烟雾检测系统】
45.【基于YOLOv8深度学习的脑肿瘤智能检测系统】	46.【基于YOLOv8深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】
47.【基于YOLOv8深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】	48.【基于深度学习的车辆检测追踪与流量计数系统】
49.【基于深度学习的行人检测追踪与双向流量计数系统】	50.【基于深度学习的反光衣检测与预警系统】
51.【基于深度学习的危险区域人员闯入检测与报警系统】	52.【基于深度学习的高密度人脸智能检测与统计系统】
53.【基于深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统】	54.【基于深度学习的水果智能检测系统】
55.【基于深度学习的水果质量好坏智能检测系统】	56.【基于深度学习的蔬菜目标检测与识别系统】
57.【基于深度学习的非机动车驾驶员头盔检测系统】	58.【太基于深度学习的阳能电池板检测与分析系统】
59.【基于深度学习的工业螺栓螺母检测】	60.【基于深度学习的金属焊缝缺陷检测系统】
61.【基于深度学习的链条缺陷检测与识别系统】	62.【基于深度学习的交通信号灯检测识别】
63.【基于深度学习的草莓成熟度检测与识别系统】	64.【基于深度学习的水下海生物检测识别系统】
65.【基于深度学习的道路交通事故检测识别系统】	66.【基于深度学习的安检X光危险品检测与识别系统】
67.【基于深度学习的农作物类别检测与识别系统】	68.【基于深度学习的危险驾驶行为检测识别系统】
69.【基于深度学习的维修工具检测识别系统】	70.【基于深度学习的维修工具检测识别系统】
71.【基于深度学习的建筑墙面损伤检测系统】	72.【基于深度学习的煤矿传送带异物检测系统】
73.【基于深度学习的老鼠智能检测系统】

二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~
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。

YOLOWorld_67">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。

SAM2_80">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。

YOLOworldSAM2_88">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。