像在医疗领域,通过微调后的Grounding DINO 1.5 Pro可以更准确地识别医疗影像中的病灶,辅助医生进行诊断,提高诊疗效率。 在零售行业,微调后的模型能更精准地识别和分类商品,有助于库存管理和销售分析。 Edge版端侧可部署 在端侧部署方面,Grounding DINO 1.5 Edge版本通过模型结构优化,成功部署在NVIDIA Orin NX卡上,并...
Grounding DINO采用L1 loss和GIOU loss用作box regression,计算预测目标和文字token之间的contrastive loss用于分类。 3. 实验结果 3.1 Zero-Shot Transfer of Grounding DINO 作者在COCO 数据集上对比了Grounding DINO、GLIP、DINO的效果,验证了Grounding DINO的零样本迁移能力,结果如下图所示。 作者也在LVIS数据集上对...
像在医疗领域,通过微调后的Grounding DINO 1.5 Pro可以更准确地识别医疗影像中的病灶,辅助医生进行诊断,提高诊疗效率。 在零售行业,微调后的模型能更精准地识别和分类商品,有助于库存管理和销售分析。 Edge版端侧可部署 在端侧部署方面,Grounding DINO 1.5 Edge版本通过模型结构优化,成功部署在NVIDIA Orin NX卡上,并...
Grounding DINO: 通过文字提示进行目标检测的新星 在人工智能的领域，CLIP打破了文字和图像之间的壁垒，而DINO又提高了目标检测的精度上限。这一次，我们将解读一个新的力作--Grounding DINO。简单来说，它可以根据文字描述检测指定目标。此外，当Grounding DINO与stable diffusion结合，便可以实现更神奇的功能--自动P图。...
从最后两行可看出,Grounding DINO 1.5 Pro经过微调,在多个数据集上都展现出大幅的性能提升。 模型轻松适应多个实际场景的识别任务。 例如,在医疗领域,通过微调后的Grounding DINO 1.5 Pro可以更准确地识别医疗影像中的病灶,辅助医生进行诊断,提高诊疗效率。在零售行业,微调后的模型能更精准地识别和分类商品,有助于库存...
使用自己的数据微调Grounding DINO后,测试时发现输入文本只能局限于训练时的固定文本,输入一些额外的描述文本(如颜色等)模型无法理解,请问有哪些方法可以改善这个问题。Activity mm-assistantassigned BIGWangYuDongon Oct 27, 2023 hhaAndroid commented on Oct 30, 2023 hhaAndroid on Oct 30, 2023 Collaborator ...
在 COCO 数据集上,不需要任何训练集,就达到了 52.5AP。经过微调后达到 63.0AP。在 ODinW 数据集上,取得了当前最佳的零样本、少样本和全量样本效果。在文本指导的目标检测任务上也优于现有方法。Grounding DINO 是一个非常有前景的开放世界目标检测模型,其端到端的训练方式和强大的泛化能力为智能视觉的发展提供...
Grounding DINO在三种配置中都表现得非常好,包括COCO、LVIS、ODinW和RefCOCO/+/g上的基准测试。Grounding DINO在COCO检测零样本传输基准上达到52.5AP,即没有COCO的任何训练数据。用COCO数据微调后,Grounding DINO的AP达到63.0。它在ODinW零样本基准上设置了一个新记录,AP平均值为26.1。
GroundingDINO在COCO零样本检测任务上实现检测精度AP=52.5 — 而在训练过程中没有使用COCO的任何训练样本。党使用COCO数据进行微调后,GroundingDINO的检测精度达到了AP=63.0。并且它以26.1 的AP创下了ODinW零样本基准数据集的最高分记录。 5.技术优势 ...
官方项目地址:https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO 微调项目地址:https://github.com/longzw1997/GroundingDino-Finetuning Swin-T:https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO/releases/download/v0.1.0-alpha/groundingdino_swint_ogc.pth Swin-B:https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO/...