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GroundingDINO

语言驱动的开放集目标检测模型

GroundingDINO是一个基于语言的开放集目标检测模型,能够检测图像中的任意物体。该模型在COCO数据集上实现了零样本52.5 AP和微调后63.0 AP的性能。GroundingDINO支持CPU模式,可与Stable Diffusion等模型集成用于图像编辑,还能与SAM结合实现分割功能。此外,项目提供了丰富的演示和教程资源,为开放世界目标检测领域带来了新的解决方案。

dinov2-large - 基于Vision Transformer的大规模自监督视觉特征学习模型
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformer图像处理开源项目模型特征提取自监督学习
DINOv2-large是基于Vision Transformer架构的大规模视觉模型,采用自监督学习方法训练。该模型能从海量未标注图像中学习视觉特征表示,适用于多种下游视觉任务。它将图像转换为固定大小的patch序列输入Transformer编码器,提取高质量特征。研究人员可直接使用其预训练编码器进行特征提取,或针对特定任务进行微调,体现了模型的通用性和灵活性。
dinov2-base - 基于Vision Transformer的自监督视觉特征学习模型
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformer图像处理开源项目模型特征提取自监督学习
DINOv2-base是Facebook AI研究团队开发的基于Vision Transformer的自监督视觉模型。该模型在大规模图像数据集上预训练,无需标注数据即可学习强大的视觉特征表示。DINOv2-base可应用于图像分类、目标检测等多种视觉任务,支持直接特征提取或针对特定任务进行微调。作为开源项目,它为计算机视觉研究和应用提供了灵活而有力的基础。
dinov2-small-imagenet1k-1-layer - 视觉特征学习的Transformer模型
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
DINOv2方法无监督预训练的Vision Transformer,适用于影像特征学习增强场景。此小尺寸模型能在ImageNet-1k数据集上执行分类任务,通过提取特征来辅助下游任务。尽管模型未包含微调头,但可附加线性层进行标准分类,适合高精度视觉特征需求的应用。
dinov2-small - 小型Vision Transformer模型用于无监督视觉特征学习
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformer图像特征提取开源项目模型自监督学习计算机视觉
DINOv2-small是一个基于Vision Transformer架构的小型模型,通过无监督学习方法训练。该模型将图像分割为固定大小的块,并使用Transformer编码器处理,能够提取强大的视觉特征。作为预训练模型,它不包含特定任务的微调头,主要用于特征提取。研究者可以在此基础上添加任务相关的分类层,以适应不同的下游视觉应用。
panoptic-segment-anything - 零样本全景分割融合SAM、Grounding DINO和CLIPSeg的创新方法
CLIPSegGithubGrounding DINOSAM实例分割开源项目零样本全景分割
panoptic-segment-anything项目提出了一种创新的零样本全景分割方法。该方法巧妙结合Segment Anything Model (SAM)、Grounding DINO和CLIPSeg三个模型,克服了SAM在文本感知和语义分割方面的局限性。项目提供Colab notebook和Hugging Face Spaces上的Gradio演示,方便用户体验这一pipeline。此外,预测结果可上传至Segments.ai进行微调,为计算机视觉研究开辟了新的可能性。
dino-vits16 - DINO训练的小型Vision Transformer模型及其应用
DINOGithubHuggingfaceVision Transformer图像处理开源项目模型特征提取自监督学习
dino-vits16是一个基于DINO方法训练的小型Vision Transformer模型。该模型在ImageNet-1k数据集上进行自监督预训练,能够有效学习图像特征表示。它采用16x16像素的图像块作为输入,可应用于多种视觉任务。dino-vits16展示了自监督学习在计算机视觉领域的潜力,为图像分类等下游任务奠定了基础。
3D-OVS - 无需标注的开放词汇3D场景分割新方法
3D分割CLIP特征GithubTensoRF开放词汇开源项目弱监督学习
3D-OVS是一种创新的弱监督3D开放词汇分割方法,仅依靠文本描述即可实现3D场景的精准分割。该技术融合TensoRF重建与CLIP特征提取,通过提示工程和DINO特征优化,提高了3D场景的语义理解能力。这一方法将3D视觉与自然语言处理有机结合,为多个领域的应用提供了新的可能性。
notebooks - 使用 SOTA 计算机视觉模型和技术的示例和教程
DETRGPT-4 VisionGithubRoboflowYOLO开源项目计算机视觉
提供详尽的计算机视觉教程,包括ResNet、YOLO、DETR等经典模型,以及最新的Grounding DINO、SAM和GPT-4 Vision技术。这个资源库适合初学者和专家学习最前沿的计算机视觉方法和应用。
lang-segment-anything - 基于文本提示的开源图像分割工具
GithubLanguage Segment-Anything图像分割对象检测开源项目深度学习计算机视觉
Lang-segment-anything是一个开源项目,结合实例分割和文本提示功能,用于生成图像中特定对象的掩码。该工具基于Meta的segment-anything模型和GroundingDINO检测模型,实现了零样本文本到边界框的对象检测。项目支持自定义文本提示进行精确对象分割,并可在Lightning AI应用平台上部署。这一工具为图像分析和对象识别提供了新的解决方案。
D-FINE - 精细化分布优化在实时物体检测中的应用
D-FINEDETRFine-grained Distribution RefinementGithub对象检测开源项目自蒸馏
D-FINE是一款实时物体检测工具,通过重新定义DETRs中的边框回归任务为精细化分布优化(FDR)以及引入全局最优定位自蒸馏(GO-LSD),在不增加推理和训练成本的情况下,提升了检测性能。它在复杂街道场景下具有出色的定位能力,对于逆光、运动模糊和密集人群等挑战表现优异。最新版本增强了预训练模型的性能并提供了自定义数据集微调和输入尺寸调整的配置。
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