trust_remote_code=True, revision='refs/pr/6').to(device)processor = AutoProcessor.from_pretrained("microsoft/Florence-2-base-ft", trust_remote_code=True, revision
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模型链接:https://hf.co/HuggingFaceM4/Florence-2-DocVQA 示例地址:https://hf.co/spaces/andito/Florence-2-DocVQA 演示示例 总结 本文,我们展示了如何有效地针对自定义数据集微调 Florence-2,以在短时间内在全新任务上取得令人眼前一亮的性能。对于那些希望在设备上或在生产环境中经济高效地部署小模型的人来说...
此外,我们利用辅助函数来可视化结果(draw_bbox、draw_ocr_bboxes 和 draw_polygon)并处理边界框格式之间的转换(convert_bbox_to_florence-2 和 convert_florence-2_to_bbox)。这些可以在随附的 Colab 笔记本中探索。 2、任务 Florence-2 可以执行各种视觉任务。让我们探索它的一些功能,从图像字幕开始。 2.1 字...
Florence-2，这款由微软在2024年6月推出的基础视觉语言模型，凭借其小巧的参数尺寸和出色的任务表现，成为了业界瞩目的焦点。Base版本的Florence-2仅有2B参数，而Large版本也不过7B，这样的轻量级设计在视觉语言模型中实属罕见。尽管参数尺寸小，但Florence-2在计算机视觉和视觉语言的多项任务中均展现出了卓越的性能。...
【新智元导读】等了半年,微软视觉基础模型Florence-2终于开源了。它能够根据提示,完成字幕、对象检测、分割等各种计算机视觉和语言的任务。网友们实测后,堪称「游戏规则改变者」。 一统视觉界的基础模型终于开源了! 最近,微软团队悄悄放出了Florence-2权重和代码,而且任何人皆可试玩。
https://github.com/kijai/ComfyUI-Florence2.git 如下图所示: 之所以通过网址安装,是因为这种方式安装成功的概率比较大。 然后将 Florence 的六个模型拷贝到 ComfyUI 的安装目录中的「\models\LLM」目录中,如下图所示。 Florence 模型下载地址:https://pan.quark.cn/s/0f66aadacaee ...
在本教程中,我们将介绍 Florence-2 [1]——一种新颖的开源视觉语言模型 (VLM),旨在处理各种视觉和多模态任务,包括字幕、对象检测、分割和 OCR。 结合Colab 笔记本,我们将探索 Florence-2 的零样本功能,以标注旧相机的图像。 1、Florence-2简介 Florence-2 由微软于 2024 年 6 月发布。它旨在在单个模型中执行...
Florence-2 是微软于 2024 年 6 月发布的一个基础视觉语言模型。该模型极具吸引力,因为它尺寸很小 (0.2B 及 0.7B) 且在各种计算机视觉和视觉语言任务上表现出色。 Florence 开箱即用支持多种类型的任务,包括: 看图说话、目标检测、OCR 等等。虽然覆盖面很广,但仍有可能你的任务或领域不在此列,也有可能你希望...
Florence-2架构 为了开发多功能视觉基础模型,研究人员制定了一系列多任务学习目标,每个目标都是为了解决视觉理解的特定方面而定制的。 多任务学习方法包含三个不同的学习目标,每个目标都解决不同级 别的粒度和语义理解: - 图像级别的理解 ...