能力强且通用:RAM可识别任意常见类别,支持中英文,精度上其Zero-Shot能力超越了有监督模型,高于CLIP/BLIP等经典多模态模型20+点,并可对标甚至超越Google的商用API; 可复现且成本低:RAM完全基于开源数据训练,通过自动化的数据引擎获取 了上亿级无须人工标注的高质量图像标签,RAM的基础版本模型只需八卡训练1天,最强版...
vLLM部署Pixtral轻松实现视频智能分析,打造你的AI视觉助手-从图像识别到视频分析 AI超元域 3940 2 阿里巴巴最强开源大模型Qwen2.5-72B-Instruct,击败Llama3.1-405B!Qwen2.5+LlamaIndex实现Text to SQL AI超元域 1.5万 11 vLLM本地部署GLM-4-9b大模型,ChatTTS+AutoGen实现多AI对话转语音!打造AI小说智能体!AI写...
摘要:大模型的多模态能力是研究热点,图像识别作为其中重要组成部分,应用价值日益凸显。本文选取国内几家具有代表性的大模型厂商,对其图像识别能力进行试验观察,旨在比较分析各厂商模型的性能差异,为用户选择…
过程如下, 我的显卡是 gtx960 大概是 1.5s/step 识别过程中,可以查看训练日志等信息,运行命令 tensorboard --logdir=training/ 然后浏览器运行 http://localhost:6006 就可以查看了 导出模型工具 运行下面命令将训练结果导出一个用来识别图片的工具,在cat_dog_graph文件夹里 python export_inference_graph.py \ --...
开源图像识别大模型 开源图像识别引擎 编者按:此前,在文章《商汤科技57篇论文入选ICCV 2019,13项竞赛夺冠》里,商汤君报道了商汤科技荣获Open Images Object Detection Challenge 2019 冠军。 此项竞赛由Google AI主办,Open Images是目前通用物体检测和实例分割两个领域中数据量最大,数据分布最复杂,最有挑战性的竞赛,...
1. 目标检测与图像分类:大模型在目标检测和图像分类任务上表现出色。例如,通过使用深度学习中的卷积神经网络(CNN)和大规模训练数据,可以训练出具有强大图像识别能力的模型。这些模型在视觉领域的竞赛和实际应用中取得了领先地位。 2. 图像分割与语义分析:大模型可以用于图像分割和语义分析,能够识别图像中的不同物体和区...
阿卜杜拉国王科技大学的研究团队最近开源了一个名为MiniGPT-4的模型。除了生成文本之外,该模型还具备识别图片的多模态功能。与微软最近开源的Visual ChatGPT类似,该模型是“眼睛+嘴巴”的组合模型。 MiniGPT-4由一个带有预训练ViT和Q-Former的视觉编码器、一个线性投影层以及高级Vicuna大型语言模型组成。其中,Vicuna是...
🚀主要内容: 1️⃣Pixtral 12B模型介绍:详解这款开源多模态大模型的特点和能力。 2️⃣环境搭建:演示如何在Ubuntu系统上使用RTX A6000显卡部署Pixtral 12B。 3️⃣模型部署:使用vLLM快速部署Pixtral 12B,并通过OpenAI的Python库与模型交互。 4️⃣图像识别实战:利用Chainlit UI构建简单的图像识别...
大规模深度学习模型在图像识别领域的应用不仅仅局限于传统的分类、识别任务,还可以应用于更加复杂的场景,例如目标检测、图像分割、姿态估计等。在目标检测任务中,深度学习模型可以自动识别图像中的各类物体,并标注出它们的位置和边界框。这对于无人驾驶、安防监控、智能家居等领域具有重要意义。在图像分割任务中,深度学习...
这使得模型在多文本图像理解、视觉引用与定位以及多图像推理等方面有了显著的提升。团队在持续预训练阶段引入了高质量的OCR数据和合成图像描述，这显著提高了模型对包含大量文本的图像的理解水平。这种技术的进步，无疑将为图像识别和自然语言处理领域带来革命性的变化。四、不能体验这个大模型？试试AI软件 其实，市面...