106 search results for "9. 结束"

介绍 2023年即将结束，对计算机视觉界而言，令人兴奋的消息是，谷歌最近在零样本目标检测领域取得了重大进展，并发布了OWLv2。这款尖端模型现在已经在🤗 Transformers中可用，并代表着迄今为止最强大的零样本目标检测系统之一。它基于去年推出的OWL-ViT v1模型打下了坚实的基础。 在本文中，我们将介绍该模型的行为和架构，并展示如何进行推理的实践方法。让我们开始吧。 学习目标 了解计算机视觉中零样本目标检测的概念。 了解谷歌OWLv2模型背后的技术和自我训练方法。 使用OWLv2的实际方法。 本文作为Data Science Blogathon的一部分发表。 OWLv2背后的技术 OWLv2的强大能力归功于其新颖的自我训练方法。该模型在一个包含超过10亿个示例的Web规模数据集上进行了训练。为了实现这一点，作者利用了OWL-ViT v1的强大功能，使用它生成伪标签，然后用这些伪标签来训练OWLv2。 此外，该模型还在检测数据上进行了微调，从而提高了其前身OWL-ViT v1的性能。自我训练为开放世界定位提供了Web规模的训练，与目标分类和语言建模领域的趋势相呼应。 OWLv2架构 尽管OWLv2的架构与OWL-ViT相似，但其目标检测头部有一个显著的补充。现在它包括一个目标性分类器，用于预测预测框中包含物体的可能性。目标性得分提供了洞察力，并可用于独立于文本查询对预测进行排序或筛选。 零样本目标检测 零样本学习是一个新的术语，自从GenAI的趋势以来变得流行起来。它通常在大型语言模型（LLM）的微调中见到。它涉及使用一些数据对基础模型进行微调，使其扩展到新的类别。零样本目标检测是计算机视觉领域的一个改变者。它的核心是使模型能够在图像中检测物体，而无需手工注释边界框。这不仅加快了处理速度，还减少了手工注释的需求，使其对人类更具吸引力和乐趣。 如何使用OWLv2？ OWLv2遵循与OWL-ViT类似的方法，但使用了更新的图像处理器Owlv2ImageProcessor。此外，该模型依赖于CLIPTokenizer对文本进行编码。Owlv2Processor是一个方便的工具，结合了Owlv2ImageProcessor和CLIPTokenizer，简化了文本编码过程。以下是使用Owlv2Processor和Owlv2ForObjectDetection进行对象检测的示例。 在此处找到完整的代码：https://github.com/inuwamobarak/OWLv2 步骤1：设置环境…