모델과 사용법 (설치·가중치·파인튜닝)
모델과 사용법 (설치·가중치·파인튜닝)
YOLO-World는 PyTorch 구현과 사전훈련 가중치를 함께 제공해요. 파인튜닝·배포는 mmyolo/mmdetection 기반으로 진행돼요.
설치
YOLO-World는 torch==1.11.0, mmyolo==0.6.0, mmdetection==3.0.0 기반이에요.
git clone --recursive https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World.git
cd YOLO-World
pip install torch wheel -q
pip install -e .
사전훈련 모델 (V2.1)
Hugging Face wondervictor/YOLO-World-V2.1에서 크기별 가중치를 받아요.
| 모델 | 해상도 | 훈련 | 데이터 |
|---|---|---|---|
| YOLO-World-S | 640 | PT (100e) | O365v1+GoldG+CC-LiteV2 |
| YOLO-World-M | 640 | PT (100e) | O365v1+GoldG+CC-LiteV2 |
| YOLO-World-L | 800/1280 | CPT (40e) | O365v1+GoldG+CC-LiteV2 |
| YOLO-World-X | 640 | PT (100e) | O365v1+GoldG+CC-LiteV2 |
- PT: Pre-training, CPT: continuing pre-training
- CC-LiteV2: 새로 주석된 CC3M 부분집합(250k 이미지)
파인튜닝
YOLO-World는 세 가지 파인튜닝 레시피를 지원해요.
- 일반 파인튜닝 — docs/finetuning.md
- 프롬프트 튜닝 — docs/prompt_yolo_world.md
- 재파라미터화 파인튜닝 — 도메인이 일반 장면과 먼 경우에 적합, docs/reparameterize.md
추론 데모
이미지나 디렉토리 단위 추론은 demo.py(image_demo)로 할 수 있어요. ONNX 모델은 Hugging Face 온라인 데모에서 직접 다운로드가 가능해요.