Owl Vit Base Patch32を使用したゼロショットオブジェクトの検出

OWL VIT：強力なゼロショットオブジェクト検出モデル

Owl Vitは、多様な業界でアプリケーションを備えた多用途のコンピュータービジョンモデルとして急速に人気を博しています。このモデルは、イメージとテキストクエリの両方を入力として一意に受け入れます。次の画像処理に続いて、出力には信頼スコアと画像内のオブジェクトの位置（テキストクエリで指定）が含まれます。

モデルの革新的なビジョントランスアーキテクチャにより、テキストと画像の関係を効果的に理解し、処理中に画像とテキストエンコーダーの使用を正当化することができます。クリップを活用して、Owl Vitは、対照的な損失を通じて正確な画像テキストの類似性評価を保証します。

重要な機能とアプリケーション

• ゼロショットオブジェクトの検出： Owl Vitは、これらの特定のクラスで事前のトレーニングなしに、さまざまなクラスのオブジェクトを識別することに優れています。画像を分析し、候補者のリストから最も可能性の高いオブジェクトを選択し、オブジェクトの位置を特定するために境界ボックスを提供します。
• テキストイメージのマッチング：モデルのコア強度は、テキストの説明を対応する画像に正確に一致させる能力にあります。これにより、各オブジェクトクラスの広範なトレーニングデータが必要になります。
• 実世界のアプリケーション： Owl Vitは、以下を含むさまざまなアプリケーションで実用的な使用を見つけます。
  • 画像検索：テキストベースのクエリを使用して画像検索を促進します。
  • ロボット：ロボットが環境内のオブジェクトを識別できるようにします。
  • 支援技術：視覚障害のあるユーザーに説明的な画像コンテンツを提供します。

モデルアーキテクチャと使用

オープンソースモデルであるOwl Vitは、クリップベースの画像分類を利用しています。その基礎は、変圧器エンコーダーを使用して画像をパッチのシーケンスとして処理するビジョントランスアーキテクチャです。同じエンコーダーが入力テキストクエリを処理し、モデルがテキストの説明と画像コンテンツの間の関係を識別できるようにします。

実用的な実装

Owl Vitを利用するには、 requests 、 PIL.Image 、およびtorchライブラリが必要です。抱きしめるフェイスtransformersライブラリは、事前に訓練されたモデルと必要な処理ツールへのアクセスを提供します。

プロセスには次のものが含まれます。

1. モデルの読み込み：事前に訓練されたOwlViTProcessorとOwlViTForObjectDetection抱きしめて顔からロードします。
2. 画像とテキスト入力：潜在的なオブジェクトを表す画像とテキストの説明のリストをモデルに提供します。プロセッサは、画像の前処理とテンソル変換を処理します。
3. オブジェクトの検出：モデルは、入力を処理し、検出されたオブジェクトの境界ボックス、信頼スコア、およびラベルを生成します。
4. 後処理：プロセッサのpost_process_object_detectionメソッドは、生の出力をユーザーフレンドリーな形式に変換します。

以下のコードスニペットは、基本的な実装を示しています。

リクエストをインポートします
PILインポート画像から
トーチをインポートします
TransformerからOwlvitProcessor、Owlvitforobjectdetectionから

processor = owlvitprocessor.from_pretrained（ "google/owlvit-base-patch32"））
Model = OwlvitForObjectDetection.From_pretrained（ "Google/Owlvit-Base-Patch32"））

Image_path = "/content/5 cats.jpg"＃画像パスに置き換えます
image = image.open（image_path）
テキスト= [["猫の写真"、「犬の写真」]]]]
inputs = processor（text = texts、image = image、return_tensors = "pt"）
出力=モデル（**入力）

Target_sizes = torch.tensor（[image.size [:: -1]]）
results = processor.post_process_object_detection（outputs = outputs、threshold = 0.1、target_sizes = target_sizes）

＃...（結果を表示するためのさらに処理）... 

結論

Owl VITのゼロショット機能と、効率的なテキストイメージマッチングと組み合わせて、さまざまなコンピュータービジョンタスクの強力で多用途のツールになります。使いやすさと現実世界の適用性により、多様な分野で貴重な資産になります。

（注：画像URLは元の入力から保持されます。）

以上がOwl Vit Base Patch32を使用したゼロショットオブジェクトの検出の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。