Pengesanan Objek Zero-Shot dengan Patch Base Owl32

OWL VIT: Model Pengesanan Objek Zero-Shot yang kuat

OWL VIT telah mendapat populariti dengan cepat sebagai model penglihatan komputer yang serba boleh dengan aplikasi di seluruh industri yang pelbagai. Model ini secara unik menerima kedua -dua imej dan pertanyaan teks sebagai input. Berikutan pemprosesan imej, output termasuk skor keyakinan dan lokasi objek (ditentukan dalam pertanyaan teks) dalam imej.

Senibina Transformer Visi Inovatif Model membolehkannya untuk memahami hubungan antara teks dan imej dengan berkesan, membenarkan penggunaan imej dan pengekod teks semasa pemprosesan. Memanfaatkan klip, OWL VIT memastikan penilaian persamaan teks-teks yang tepat melalui kehilangan kontras.

Keupayaan dan aplikasi utama

• Pengesanan Objek Zero-Shot: Owl Vit unggul untuk mengenal pasti objek dari pelbagai kelas tanpa latihan terlebih dahulu pada kelas-kelas tertentu. Ia menganalisis imej dan memilih objek yang paling mungkin dari senarai calon, menyediakan kotak sempadan untuk menentukan lokasi objek.
• Pemadanan imej teks: Kekuatan teras model terletak pada keupayaannya untuk memadankan keterangan teks dengan tepat kepada imej yang sepadan. Ini menghapuskan keperluan untuk data pra-latihan yang luas untuk setiap kelas objek.
• Aplikasi Dunia Sebenar: Owl Vit mendapati penggunaan praktikal dalam pelbagai aplikasi, termasuk:
  • Carian Imej: Memudahkan pengambilan imej menggunakan pertanyaan berasaskan teks.
  • Robotik: Membolehkan robot untuk mengenal pasti objek dalam persekitaran mereka.
  • Teknologi Pembantu: Menyediakan kandungan imej deskriptif untuk pengguna cacat penglihatan.

Senibina dan Penggunaan Model

OWL VIT, model sumber terbuka, menggunakan klasifikasi imej berasaskan klip. Yayasannya adalah seni bina pengubah penglihatan yang memproses imej sebagai urutan patch menggunakan pengekod pengubah. Pengekod yang sama memproses pertanyaan teks input, yang membolehkan model mengenal pasti hubungan antara deskripsi teks dan kandungan imej.

Pelaksanaan praktikal

Untuk menggunakan Vit Owl, anda memerlukan requests , PIL.Image , dan perpustakaan torch . Perpustakaan transformers Face Hugging menyediakan akses kepada model pra-terlatih dan alat pemprosesan yang diperlukan.

Proses ini melibatkan:

1. Memuatkan Model: Muatkan OwlViTProcessor dan OwlViTForObjectDetection Pra-Terlatih dari muka yang memeluk.
2. Imej dan Input Teks: Sediakan model dengan imej dan senarai deskripsi teks yang mewakili objek yang berpotensi. Pemproses mengendalikan preprocessing imej dan penukaran tensor.
3. Pengesanan Objek: Model memproses input, menjana kotak sempadan, skor keyakinan, dan label untuk objek yang dikesan.
4. Post-Processing: Kaedah post_process_object_detection pemproses menukarkan output mentah ke dalam format mesra pengguna.

Coretan kod di bawah menggambarkan pelaksanaan asas:

 permintaan import
dari gambar import pil
obor import
Dari Transformers Import OwlvitProcessor, OwlvitforobjectDetection

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

image_path = "/kandungan/lima cats.jpg" # Gantikan dengan laluan imej anda
image = image.open (image_path)
Teks = [["Foto Kucing", "Foto Anjing"]]
input = pemproses (teks = teks, imej = imej, return_tensors = "pt")
output = model (** input)

target_sizes = obor.tensor ([image.size [::-1]])
hasil = pemproses.post_process_object_detection (output = output, ambang = 0.1, target_sizes = target_sizes)

# ... (pemprosesan selanjutnya untuk memaparkan hasil) ... 

Kesimpulan

Keupayaan sifar OWL VIT, digabungkan dengan pencocokan imej teks yang cekap, menjadikannya alat yang kuat dan serba boleh untuk pelbagai tugas penglihatan komputer. Kemudahan penggunaan dan kebolehgunaan dunia nyata menjadikannya aset yang berharga dalam pelbagai bidang.

(Nota: URL imej dikekalkan dari input asal.)

Atas ialah kandungan terperinci Pengesanan Objek Zero-Shot dengan Patch Base Owl32. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!