Null-Shot-Objekterkennung mit Owl Vit Base Patch32

Owl Vit: Ein leistungsstarkes Modell mit Zero-Shot-Objekterkennungsmodell

Owl Vit hat als vielseitiges Computer -Vision -Modell mit Anwendungen in verschiedenen Branchen schnell an Popularität gewonnen. Dieses Modell akzeptiert sowohl ein Bild als auch eine Textabfrage als Eingabe. Nach der Bildverarbeitung enthält die Ausgabe eine Konfidenzbewertung und den Standort des Objekts (in der Textabfrage angegeben) im Bild.

Die innovative Vision Transformer -Architektur des Modells ermöglicht es ihm, die Beziehung zwischen Text und Bildern effektiv zu verstehen und die Verwendung von Bild- und Textcodierern während der Verarbeitung zu rechtfertigen. Eulen Vit nutzen Clip und sorgt für eine genaue Bewertung der Bildtext-Ähnlichkeit durch kontrastiven Verlust.

Schlüsselfunktionen und Anwendungen

• Null-Shot-Objekterkennung: Owl Vit exzentiert, Objekte aus verschiedenen Klassen ohne vorherige Schulung in diesen spezifischen Klassen zu identifizieren. Es analysiert Bilder und wählt das wahrscheinlichste Objekt aus einer Liste von Kandidaten aus, wobei Begrenzungsfelder für den Standort des Objekts festgelegt werden.
• Text-Image-Matching: Die Kernstärke des Modells liegt in seiner Fähigkeit, die Textbeschreibungen genau an die entsprechenden Bilder anzupassen. Dadurch werden für jede Objektklasse umfangreiche Daten vor dem Training erforderlich.
• Anwendungen in realer Welt: Owl Vit findet praktische Verwendung in verschiedenen Anwendungen, einschließlich:
  • Bildsuche: Erleichtert das Abruf von Bild mithilfe von textbasierten Abfragen.
  • Robotik: Ermöglicht Robotern, Objekte in ihrer Umgebung zu identifizieren.
  • Assistenztechnologie: Bietet beschreibende Bildinhalte für sehbehinderte Benutzer.

Modellarchitektur und Verwendung

Owl Vit, ein Open-Source-Modell, verwendet Clip-basierte Bildklassifizierung. Seine Grundlage ist eine Vision -Transformator -Architektur, die Bilder als Sequenzen von Patches mit einem Transformator -Encoder verarbeitet. Der gleiche Encoder -Abfrage verarbeitet die Eingabetextabfrage, sodass das Modell Beziehungen zwischen Textbeschreibungen und Bildinhalt identifizieren kann.

Praktische Umsetzung

Um Owl Vit zu verwenden, benötigen Sie die requests , PIL.Image und torch . Die Bibliothek der umarmenden transformers bietet Zugriff auf das vorgebildete Modell und die erforderlichen Verarbeitungswerkzeuge.

Der Prozess beinhaltet:

1. Laden des Modells: Laden Sie den vorgebildeten OwlViTProcessor und OwlViTForObjectDetection aus dem Umarmungsgesicht.
2. Bild- und Texteingabe: Geben Sie dem Modell ein Bild und eine Liste von Textbeschreibungen an, die potenzielle Objekte darstellen. Der Prozessor kümmert sich um die Vorverarbeitung und die Tensorumwandlung von Tensor.
3. Objekterkennung: Das Modell verarbeitet die Eingabe, generierende Begrenzungsboxen, Konfidenzwerte und Beschriftungen für erkannte Objekte.
4. Nachbearbeitung: Die Methode des Prozessors post_process_object_detection wandelt die RAW-Ausgabe in ein benutzerfreundliches Format um.

Der folgende Code -Snippet zeigt eine grundlegende Implementierung:

 Anfragen importieren
vom PIL -Importbild
Taschenlampe importieren
aus Transformatoren importieren owlvitProcessor, owlvitforObjectDection

processor = owlvitProcessor.from_Pretrained ("Google/Owlvit-Base-Patch32")
model = owlvitforObjectDeTection.from_pretrained ("Google/Owlvit-Base-Patch32")

Image_path = "/content/fünf cats.jpg" # durch Ihren Bildpfad ersetzen
Image = Image.open (Image_path)
Texte = ["Ein Foto einer Katze", "ein Foto eines Hundes"]]]
inputs = processor (text = texte, Bilder = Bild, return_tensors = "pt"))
Ausgänge = Modell (** Eingänge)

target_sizes = t Torch.tensor ([Image.Size [::-1]])
Ergebnisse = processor.post_process_object_detction (Ausgänge = Ausgänge, Threshold = 0.1, target_sizes = target_sies)

# ... (Weitere Verarbeitung, um Ergebnisse anzuzeigen) ... 

Abschluss

Die Null-Shot-Funktionen von Owl Vit, kombiniert mit dem effizienten Text-Image-Matching, machen es zu einem leistungsstarken und vielseitigen Werkzeug für verschiedene Computer-Vision-Aufgaben. Seine Benutzerfreundlichkeit und Anwendbarkeit der realen Welt machen es zu einem wertvollen Kapital in verschiedenen Bereichen.

(Hinweis: Bild -URLs werden aus der ursprünglichen Eingabe aufbewahrt.)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNull-Shot-Objekterkennung mit Owl Vit Base Patch32. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!