trust_remote_code=True, revision='refs/pr/6').to(device)processor = AutoProcessor.from_pretrained("microsoft/Florence-2-base-ft", trust_remote_code=True, revision
trust_remote_code=True,revision='refs/pr/6').to(device)processor=AutoProcessor.from_pretrained("microsoft/Florence-2-base-ft",trust_remote_code=True,revision='refs/pr/6')forparaminmodel.vision_tower.parameters():param.is_trainable=False
据微软官方消息，微软推出视觉基础模型Florence-2，该模型现已能够在支持WebGPU的浏览器中100%本地运行。Florence-2-base-ft是一个拥有2.3亿参数的视觉基础模型，采用基于提示的方法来处理广泛的视觉和视觉语言任务。Florence-2是Microsoft在MIT许可下开源的轻量级视觉语言模式。该模型在字幕、对象侦测、接地和分割等任务...
trust_remote_code=True,revision='refs/pr/6').to(device)processor=AutoProcessor.from_pretrained("microsoft/Florence-2-base-ft",trust_remote_code=True,revision='refs/pr/6')forparamin
如果你想复现我们的结果,可以在此处找到我们的 Colab 微调笔记本。下面,我们遛一遍在DocVQA上微调Florence-2-base-ft模型。 我们从安装依赖项开始。 !pip install -q datasets flash_attn timm einops 接着,从 Hugging Face Hub 加载 DocVQA 数据集。
6月27日讯,据微软官方消息,微软推出视觉基础模型Florence-2,该模型现已能够在支持WebGPU的浏览器中100%本地运行。Florence-2-base-ft是一个拥有2.3亿参数的视觉基础模型,采用基于提示的方法来处理广泛的视觉和视觉语言任务。该模型支持多种功能,可用于生成图像、识别字符、分割图像、检测物体等等。
其中，Florence-2-DocVQA模型是专为视觉问答任务而设计的微调版本，它基于Florence-2-large-ft模型，经过Docmatix训练，学习率设置为1e-6，仅需1天即可完成训练。代码地址：https://github.com/andimarafioti/florence2-finetuning 模型地址：https://huggingface.co/HuggingFaceM4/Florence-2-DocVQA 网页Demo：https:...
"microsoft/Florence-2-base-ft", trust_remote_code=True, revision='refs/pr/6' ).to(device) processor = AutoProcessor.from_pretrained("microsoft/Florence-2-base-ft", trust_remote_code=True, revision='refs/pr/6') for param in model.vision_tower.parameters(): ...
据微软官方消息,微软推出视觉基础模型Florence-2,该模型现已能够在支持WebGPU的浏览器中100%本地运行。Florence-2-base-ft是一个拥有2.3亿参数的视觉基础模型,采用基于提示的方法来处理广泛的视觉和视觉语言任务。 Florence-2是Microsoft在MIT许可下开源的轻量级视觉语言模式。该模型在字幕、对象侦测、接地和分割等任务中...
Florence-2-base-ft是一个拥有2.3亿参数的视觉基础模型,采用基于提示的方法来处理广泛的视觉和视觉语言任务。该模型支持多种功能,包括但不限于: 图像描述生成 光学字符识别(OCR) 物体检测 图像分割 这个强大的模型仅占用340MB存储空间,一旦加载完成,就会被缓存在浏览器中,用户再次访问页面时可以直接调用,无需重新下载...