1.多模态深度融合:DINO-XSeek 实现了视觉信息与语言信息的无缝融合,不仅能"看见"图像中的物体,还能"理解"这些物体与语言描述之间的复杂对应关系,真正达到多模态理解的深度整合。 2.增强鲁棒性:基于 DINO-X 的视觉感知基础,DINO-XSeek 显著提高了对非标准形态物体、部分遮挡场景以及密集多目标环境的处理能力,使系统...
这一设计避免了传统MLLM在检测任务上的泛化难题,使得 DINO-XSeek 能精准处理多实例指代任务。 通过自然语言描述,DINO-XSeek 可以推理出待检测目标的属性(如颜色、大小、姿势、穿着等)、方位(如朝向、距离、深度等)或者(物品之间或与环境的)交互关系,从而实现精准的目标定位。DINO-XSeek 实现了指代表达理解(Referri...
这种多步骤的逻辑推理能力,使 DINO-XSeek 能够处理现实世界中的复杂语言指令。这也意味着 DINO-XSeek 有能力直接根据用户描述的业务逻辑执行目标检测任务,从传统的“以物体为核心”转向以“以理解物体属性和关系为核心”,从而避免现有的基于视觉模型进行二次处理的繁琐工作,显著降低实际生产环境中的后期开发成本。 图3...
这一设计避免了传统MLLM在检测任务上的泛化难题,使得 DINO-XSeek 能精准处理多实例指代任务。 通过自然语言描述,DINO-XSeek 可以推理出待检测目标的属性(如颜色、大小、姿势、穿着等)、方位(如朝向、距离、深度等)或者(物品之间或与环境的)交互关系,从而实现精准的目标定位。DINO-XSeek 实现了指代表达理解(Referri...
IDEA 研究院发布基于多模态大语言模型的目标检测模型 DINO-XSeek。 结合视觉与语言理解,只需通过自然语言描述,DINO-XSeek 就能精准定位复杂场景中的目标。 比如这张图。 消防员手持喷水枪,站在执行任务的消防车云梯上。 结果它能精准识别出来这个正在工作的消防员。
DINO-X 进化!基于多模态大语言模型的目标检测模型 DINO-XSeek 登场!DINO-X 进化!基于多模态大语言模型的目标检测模型 DINO-XSeek 登白墨从不低头编辑于 2025年03月10日 08:51 检测没有的物体只给定颜色识别效果不佳 分享至 投诉或建议评论 赞与转发...
DINO-X 进化!基于多模态大语言模型的目标检测模型 DINO-XSeek 登白墨从不低头 2025年03月10日 08:51 关注 检测没有的物体只给定颜色识别效果不佳0 3 评论 UP主投稿的视频 热门评论(0) 按热度 请先登录后发表评论 (・ω・) 表情 发布 看看下面~来发评论吧打开...
DINO-XSeek 通过融合DINO-X 统一视觉模型基座与多模态大语言模型,在保持精确感知能力的同时,拥有多模态大语言模型强大的推理和理解能力。本视频将通过 1 个复杂场景带您深度了解 DINO-XSeek 精细的目标检测能力。 了解更多: 1. 官方博客:https://deepdataspace.com/blog/dino-xseek 2. 体验入口:https://cloud...
DINO-X 进化!基于多模态大语言模型的目标检测模型 DINO-XSeek 登场!DINO-X 进化!基于多模态大语言模型的目标检测模型 DINO-XSeek 登白墨从不低头编辑于 2025年03月10日 08:51 检测没有的物体只给定颜色识别效果不佳 分享至 投诉或建议评论 赞与转发...
DINO-X 进化!基于多模态大语言模型的目标检测模型 DINO-XSeek 登 白墨从不低头 编辑于 2025年03月10日 08:51 检测没有的物体只给定颜色识别效果不佳 分享至 投诉或建议 评论 赞与转发