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本文不生产技术，只做技术的搬运工！！！
前言
Yolo-Uniow是清华团队前段时间公布的开集目标检测模型，继承了Yolo家族的优秀传统：快，对coco、lvis等开源数据集类别支持良好，本文不介绍原理及论文，仅记录在本地复现过程中出现的问题及解决方案。
环境配置
项目地址：GitHub - THU-MIG/YOLO-UniOW: YOLO-UniOW: Efficient Universal Open-World Object Detection
清华团队提供了环境配置方案，作者做了一些优化，对小白更友好，过程如下：
conda create -n yolouniow python=3.9
conda activate yolouniow
pip install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install mmcv==2.1.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu118/torch2.1/index.html
git clone https://github.com/THU-MIG/YOLO-UniOW.git
cd YOLO-UniOW
pip install -r requirements.txt
pip install -e .本地推理(图像)
进行本地推理前需要先下载Yolo-Uniow权重、CLIP权重、lvis文件，其中Yolo-Uniow权重需要在github的链接中下载，CLIP权重是代码自动下载，lvis文件可以百度搜索lvis_v1_minival_inserted_image_name.json，在hugging face上下载，针对网络不好的问题，作者对这三个下载项提供了解决方案，均是免费下载。
Yolo-Uniow权重
https://download.csdn.net/download/qq_44908396/90474170
https://download.csdn.net/download/qq_44908396/90474170
CLIP权重
解决OSError: We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file_we couldn't connect to-CSDN博客文章浏览阅读3.9k次，点赞23次，收藏25次。解决hugging face无法下载模型的问题_we couldn't connect tohttps://blog.csdn.net/qq_44908396/article/details/142516867?spm=1001.2014.3001.5501
lvis_v1_minival_inserted_image_name.json
https://download.csdn.net/download/qq_44908396/90474156https://download.csdn.net/download/qq_44908396/90474156该文件下载后放在YOLO-UniOW/data/coco/lvis目录下即可
推理脚本
在YOLO-UniOW工程下，新建infer.sh脚本，写入如下内容
python ./demo/image_demo.py \
./configs/pretrain/yolo_uniow_l_lora_bn_5e-4_100e_8gpus_obj365v1_goldg_train_lvis_minival.py \ #配置文件
./demo/yolo_uniow_l_lora_bn_5e-4_100e_8gpus_obj365v1_goldg_train_lvis_minival.pth \ #权重路径
./demo/src.jpg \ #图像路径
'white cars' \ #提示词
--topk 100 \
--threshold 0.05 \ #阈值
--output-dir ./demo/output/ #输出路径./configs/pretrain/路径下提供了三个配置文件，分别对应三个权重，作者使用的是L模型，因此需要使用L配置文件
执行
conda activate yolouniow
sh infer.sh