@shihuojian

[Jeremy-J-J]

          @shihuojian

我个人不接受你的评价

1. 首先，这不是造轮子，希望能看清YOLO-World本身的价值和意义。
2. 我赞同Grounding-SAM是一个不错的工作，但不代表我们的效果会比他们差，我们从速度、精度目前是经过严格的对比，是优于Grounding DINO的，请查看论文，如果你觉得逊色，要么你不会用，要么摆出明确的指标，我们可以公平对比？其次，SAM不是Grounding-SAM的contribution，我们也可以接入SAM，目前社区提供了YOLO-World Efficient-SAM。
3. 本项目开源了全套训练、微调、以及推理的代码，如果你了解Open-Vocabulary Deteciton这个领域，你应该知道类似于Grounding DINO的工作是没有开源预训练的，所以我希望知道什么叫所谓的“意义不大”?
4. 本项目已经在内部项目中实际应用起来，希望给我一个没什么优势的理由。

我欢迎你来battle，我做好开源项目，支持大家随意使用，提供各种上下游的支持，开源所有预训练模型，支持免费商用，我想知道什么叫做意义不大？但我希望你在说出issue标题的时候，思考下，自己又做成了什么？

Originally posted by @wondervictor in https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World/issues/108#issuecomment-1983441261

[Jeremy-J-J]

说得好