使用接地恐龍基地的零拍物檢測

接地恐龍：零拍物檢測變得容易

圖像中的精確對象檢測，尤其是那些形狀不規則的對象檢測提出了挑戰。但是，諸如DINO接地的尖端模型為零擊對象檢測提供了有效的解決方案。該模型擅長使用文本提示識別圖像中的對象，將其功能擴展到封閉設置和開放集對象檢測。讓我們探索其功能和應用程序。

關鍵功能：

• 零射擊檢測：識別對象而無需標記的培訓數據，依靠文本描述為輸入。
• 基於文本的查詢：允許用戶使用自然語言提示指定目標對象。
• 開放和閉合檢測：處理已知和未知對像類。

接地Dino的工作原理：

接地Dino通過分析文本提示並將其與圖像中的視覺特徵相匹配來運行。該過程涉及：

1. 對象標識：該模型標識文本提示中描述的對象。
2. 對象提案生成：它基於顏色和形狀等視覺提示創建“對象建議”。
3. 概率評分：每個提案都會獲得一個概率分數，表明視覺功能和文本描述之間匹配的可能性。較高的分數表明匹配更強。

模型體系結構：

接地Dino利用了兩流體系結構，結合了視覺和文字信息：

1. 特徵提取：視覺主鏈（如Swin Transformer）提取圖像特徵，而文本編碼器（如Bert）處理文本提示。
2. 功能增強功能：功能增強器使用自我發項機制來創建圖像和文本特徵的統一表示。
3. 語言指導的查詢選擇：此階段使用文本輸入來選擇相關的圖像功能，幫助對象本地化和標籤分配。
4. 跨模式集成：注意層和前饋網絡結合了視覺和文本信息以完善對象檢測。

跑步恐龍：

該模型可以使用Python中的transformers庫運行。以下是一個簡化的示例，展示了該過程：

導入請求
導入火炬
從PIL導入圖像
從變形金剛導入自動化處理器，AutoModeForzeroshotObjectDetection

model_id =“思想研究/接地 - 基礎”
設備=“ cuda”如果torch.cuda.is_available（）else“ cpu”

processor = autopersesor.from_pretrated（model_id）
model = automodelforzeroshotobjectDetection.from_pretrated（model_id）.to（設備）

image_url =“ http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg”
image = image.open（requests.get（image_url，stream = true）.raw）
text =“貓。遙控器。”

輸入=處理器（images = image，text = text，return_tensors =“ pt”）。到（設備）
使用Torch.no_grad（）：
    輸出=模型（**輸入）

結果=處理器
    輸出，
    inputs.input_ids，
    box_threshold = 0.4，
    text_threshold = 0.3，
    target_sizes = [image.size [::  -  1]]
）

打印（結果） 

現實世界應用：

接地Dino的零拍功能使其適合各種應用：

• 機器人技術：機器人助手的對象識別。
• 自動駕駛汽車：檢測車輛，交通信號和行人。
• 圖像分析：出於各種目的識別圖像中的對象和人員。

結論：

接地Dino代表了零彈對象檢測的顯著進步。它可以使用文本提示準確識別對象的能力，而無需廣泛的標記數據，從而在各個領域開闢了許多可能性。該模型的體系結構和功能使其成為廣泛應用程序的強大工具。

（注意：提供的代碼片段是簡化的說明。有關更詳細的說明和高級用法，請參閱官方文檔。）

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