#零样本检测

OWLv2模型是用于零样本物体检测的一个创新模型，使用CLIP作为多模态基础，同时采用ViT型Transformer以提取视觉特征，并通过因果语言模型获取文本特征。此模型的最大特点是其开放词汇分类功能，通过将固定分类层权重替换为文本模型中的类别名称嵌入实现。在常见检测数据集上，CLIP从头训练并微调，以学习精确的对象检测方法。此工具为AI研究人员提供了在计算机视觉领域探索鲁棒性、泛化和其他能力的机会。

T-Rex Label 提供智能图像标注，利用视觉提示提高注释效率，支持多行业的复杂场景和目标检测。它能自动预测边界框，大幅减少手动操作时间，并利用零样本检测技术，无需微调即可适应从农业到物流的各类应用，是算法工程师和研究人员的优选工具。