在自动驾驶领域,Grounding DINO 1.5 Edge未来可以在车辆上实时运行,实现高效的目标检测和环境感知,提高驾驶安全性。在智能安防中,该模型能快速处理视频监控数据,实时检测异常行为,提升安全监控的响应速度。 未来,Grounding DINO 1.5 Edge的运行速度有望提升至20到30FPS,进一步扩大其在边缘计算领域的应用范围。 论文链接:...
在自动驾驶领域,Grounding DINO 1.5 Edge未来可以在车辆上实时运行,实现高效的目标检测和环境感知,提高驾驶安全性。在智能安防中,该模型能快速处理视频监控数据,实时检测异常行为,提升安全监控的响应速度。 未来,Grounding DINO 1.5 Edge的运行速度有望提升至20到30FPS,进一步扩大其在边缘计算领域的应用范围。 论文链接:...
这样,Grounding DINO 能用文本提示词驱动检测器识别相关语义目标,就像有了迁移学习能力,实现了zero-shot learning。 在第一阶段,先设计一个特征增强器(Neck):具体做法就是通过Feature Enhancer Layer对文本特征和图像特征进行相互的Cross-Attention操作,在高维特征层面进行相互对齐,得到信息量更加丰富的文本特征和图像特征...
4.开启服务 根据需要修改服务的配置 docker run -d --name groundingdino -v $(pwd)/model_store:/model_store -p 8080:8080 -p 8081:8081 -p 8082:8082 torchserve:groundingdino bash -c"torchserve --start --foreground --model-store /model_store --models groundingdino=groundingdino.mar" 5.调用...
最近发现一个叫GroundingDINO的开集目标检测算法,所谓开集目标检测就是能检测的目标类别不局限于训练的类别(可以类别Segment Anything叫Detect Anything了),这个算法可以通过输入文本的prompt然后输出对应的目标框。可以用来做预标注或者其他应用,比如我们要训练某个细分场景的算法时,我们找不到足够的已经标注的数据,就可以先...
目标检测是计算机视觉的基础任务,但是传统的目标检测器只能处理固定类别,实现“检测一切”这一目标仍是一个有挑战性的内容。我们会分享我们在开集目标检测的探索,展示Grounding DINO的优异结果,这也许是当前最强的开集目标检测模型。 Talk大纲 1. 介绍和对比开放词表检测中的两个范式:Referring (CLIP-based)和Grounding...
[ECCV 2024] Official implementation of the paper "Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection" - IDEA-Research/GroundingDINO
目标检测是计算机视觉的基础任务,但是传统的目标检测器只能处理固定类别,实现“检测一切”这一目标仍是一个有挑战性的内容。我们会分享我们在开集目标检测的探索,展示Grounding DINO的优异结果,这也许是当前最强的开集目标检测模型。 Talk大纲 介绍和对比开放词表检测中的两个范式:Referring (CLIP-based)和Grounding。
2023年,IDEA研究院团队推出了广受关注的开集检测模型Grounding DINO,这些开源模型被国内外很多团队用于各类视觉及多模态应用中。5月24日,记者从IDEA研究院获悉,该团队推出全新升级版Grounding DINO1.5。模型分为Pro和Edge两个版本,... 网页链接
Grounding DINO开集物体检测 封面图片由Midjourney生成