下面我先了解一下 Florence 节点的基本用法,新建一个空白的工作流,添加 FLorence 节点的方法是:右击画布,从弹出的快捷菜单中执行 FLorence 命令,如下图所示。 这里添加后面两个节点,也就是「Florence2 模型加载器」和「Florence2 执行」,并将两个节点连接起来,如下图所示。 反推提示词离不开图像,再添加一个载入...
下面我先了解一下 Florence 节点的基本用法,新建一个空白的工作流,添加 FLorence 节点的方法是:右击画布,从弹出的快捷菜单中执行 FLorence 命令,如下图所示。 这里添加后面两个节点,也就是「Florence2 模型加载器」和「Florence2 执行」,并将两个节点连接起来,如下图所示。 反推提示词离不开图像,再添加一个载入...
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
Florence-2采用了标准的多模态Transformer编码器-解码器架构,无需特殊设计,尤其在区域级和像素级任务上,性能飙升。 比如,在RefCOCO指代表达理解任务和指代表达分割任务上,Florence-2-L相比PolyFormer模型,分别提高了3.0 Accuracy@0.5和3.54的mIOU。 此外,Florence-2-L在无需使用LLM的情况下,就能取得有竞争力的性能表现...
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。...
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。 NSDT工具推荐:Three.js AI纹理开发包-YOLO合成数据生成器-GLTF/GLB在线编辑-3D模型格式...
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1. Florence-2简介 Florence-2 由微软于2024年6月发布，专为在单一模型中完成多项视觉任务而设计。该模型是开源的，依据宽松的 MIT 许可证在 Hugging Face 上提供。1.1 背景 虽说 Florence-2 的规模不算庞大，其参数分别为0.23B和0.77B，但表现却达到了行业领先（SOTA）水平。得益于它的紧凑设计，这款模型...
我们的Florence-2模型在FLD-5B上训练,以学习通用的图像表示。我们的实验主要分为三个部分: 1. 我们评估方法在各种任务上的零样本表现,展示其在不额外微调于任务特定数据的情况下,处理多个任务的能力。调用单一通用型的模型即可实现这一点。 2. 我们展示方法的适应性,通过将单一通用型模型进一步训练在广泛任务上的额...
Florence-2是由微软开发的先进视觉基础模型,旨在处理各种视觉和视觉语言任务。它采用基于提示的方法,并利用庞大的FLD-5B数据集,使其能够同时学习多个任务。该模型功能强大,能够处理复杂任务,如字幕生成、目标检测、分割和OCR,并在零-shot和微调场景中表现出色。