YOLO-UniOW

YOLO-UniOW（高效通用开放世界物体检测）是一种先进的目标检测模型，旨在处理开放世界环境中的物体。该模型支持零样本学习，能够在未见过的类别上进行检测，并在广泛的数据集上表现出色，特别是在LVIS数据集上。YOLO-UniOW有多个版本（S/M/L），每个版本在参数数量、平均精度（AP）和处理速度（FPS）方面各有不同，适应不同的应用需求。

使用场景

YOLO-UniOW适用于多种场景，包括但不限于：

1. 智能监控：在监控画面中实时检测和识别未见过的物体（如新的交通工具或可疑行为）。
2. 无人驾驶：识别开放环境中多样化的交通标志和行人，帮助提升安全性。
3. 机器人视觉：支持机器人在动态环境中进行自主导航和物体识别。
4. 增强现实：在AR应用中识别和交互新物体，为用户提供丰富的体验。
5. 医疗影像分析：在医疗影像中检测不常见的病症或结构。

由此可见，YOLO-UniOW为处理复杂和动态的现实世界提供了强大的工具，适应性广泛且充满潜力。