yoloworld部署
时间: 2025-01-21 11:16:02 浏览: 143
### 如何部署 YOLOWORLD 项目
#### 安装依赖项
为了成功部署YOLOWorld模型,确保环境已经安装必要的Python库。通常情况下,在`ComfyUI-YoloWorld-EfficientSAM`项目的根文件夹下存在一个名为`requirements.txt`的文件[^1]。
```bash
pip install -r requirements.txt
```
这一步会自动下载并安装所有必需的包来支持YOLOWorld和其他组件的功能。
#### 下载预训练权重
对于想要快速上手的人来说,可以直接使用官方提供的预训练权重文件。这些权重可以通过指定路径加载到YOLO类实例中:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolov8s-world.pt") # 加载小型版本的世界模型
```
如果需要其他尺寸(如中型或大型),只需更改参数即可[^3]。
#### 设置工作区
创建一个新的子目录用于保存处理后的数据以及输出结果是非常好的实践方式之一。可以按照个人喜好命名此文件夹;这里假设命名为`output`:
```bash
mkdir output
```
之后所有的操作都可以在这个新建立的工作区内完成,保持原始代码结构不变有助于维护和更新。
#### 执行目标检测任务
当一切准备就绪后,就可以调用`.track()`函数来进行实时追踪了。下面是一个完整的例子展示如何读取本地视频流并对其中的对象进行标记:
```python
results = model.track(
source="path/to/video.mp4",
save=True, # 是否将带有标注框的结果另存为新的媒体文件
project='output', # 输出位置,默认当前目录下的runs/detect/exp/
name='exp' # 实验名称
)
```
上述命令将会把经过分析处理过的帧序列存储在一个由`project`和`name`共同定义的新文件夹里。
#### 使用 ComfyUI Manager (可选)
除了手动执行以上各步之外,《ComfyUI YoloWorld-EfficientSAM 技术文档》还提到过一种更简便的方式——借助于图形界面工具ComfyUI Manager实现一键式安装与管理[^2]。不过具体的操作流程需参照该软件本身的指引说明。
阅读全文
相关推荐



















