在线教程丨YOLO系列重要创新！清华团队发布YOLOE，直击开放场景物体实时检测与分割
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
自2015年发布以来，YOLO（You Only Look Once）成为实时目标检测的重要模型。清华大学团队在此基础上提出了YOLOE，具备多模态能力，支持文本、视觉和无提示检测，能够识别新事物，广泛应用于自动驾驶和医疗影像等领域。
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关键要点
- YOLO（You Only Look Once）自2015年发布以来，成为实时目标检测的重要模型。
- YOLO基于单阶段检测架构，更新了十余个版本，广泛应用于自动驾驶和医疗影像等领域。
- 传统YOLO模型依赖于预定义目标类别，缺乏灵活性。
- 清华大学团队提出YOLOE，支持文本提示、视觉提示和无提示检测，具备多模态能力。
- YOLOE能够识别新事物，实现真正的实时检测。
- HyperAI超神经官网上线了YOLOE的一键部署教程，用户可体验。
- YOLOE支持文本提示检测，能够清晰识别多种目标。
- YOLOE通过视觉提示精准识别同类检测对象。
- YOLOE还支持全自动无提示检测，能够自动识别场景对象。
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