代码:GitHub - microsoft/OmniParser: A simple screen parsing tool towards pure vision based GUI agent OmniParser V2 的核心功能 图形用户界面(GUI)自动化需要智能代理能够理解并交互用户屏幕上的内容。然而,直接使用通用型大语言模型作为GUI 代理存在两大挑战: 准确识别用户
在处理大规模数据集时,这种性能提升尤为明显,能大幅缩短数据处理时间,提高整体工作效率。比如在日志分析场景中,面对每天产生的数以亿计的日志条目,OmniParser 可以快速解析这些日志,及时发现潜在的系统问题。 git clone https://github.com/microsoft/OmniParser.git cd OmniParser 4、创建专属conda环境 Conda 是 Anacon...
1.下载代码 # gitgit clone https://github.com/microsoft/OmniParser.git 2.创建创建 进入下载好的代码目录，安装python3.12版本 # 进入文件目录cdOmniParser# 创建虚拟环境condacreate-n"omni"python==3.12# 激活创建的环境condaactivateomni# 安装依赖pipinstall-rrequirements.txt 3.下载V2模型权重 # 需要先...
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GPT-4o 原始准确率只有 0.8%。为了能够更快地实验不同的智能体设置，微软还开源了 OmniTool，这是一个集成了智能体所需一系列基本工具的 Docker 化 Windows 系统，涵盖屏幕理解、定位、动作规划和执行等功能，也是将大模型变成智能体的关键工具。IT之家附开源地址：https://github.com/microsoft/OmniParser ...
这意味着,OmniParser V2 在执行任务时能够更快速地响应。 增强数据集:OmniParser V2 使用了更大规模的训练数据,涵盖了更多交互元素的检测和图标功能描述数据,使其能够更好地理解和执行操作。 GitHub地址:https://github.com/microsoft/OmniParser/tree/master...
https://github.com/microsoft/OmniParser/tree/master/omnitool#notes 技术突破与性能提升 OmniParser V2引入了大规模交互元素检测数据及图标功能描述数据,使得模型能适应各种复杂场景。与前代产品相比,新版本在小目标检测上表现尤为突出,并结合GPT-4o模型,在高分辨率屏幕与微小目标图标定位基准测试ScreenSpot Pro中,平...
中文识别错误 安装中文语言包,并在解析时指定lang="chi_sim"。 8. 官方资源 GitHub 仓库:https://github.com/microsoft/OmniParser 文档:https://huggingface.co/microsoft/OmniParser 本站仅提供存储服务,所有内容均由用户发布,如发现有害或侵权内容,请
从GitHub 克隆 OmniParser V2 代码库。 git clone https://github.com/microsoft/OmniParser cd OmniParser 激活Conda 环境并安装所需软件包。 - conda create -n"omni"python==3.12 #conda activate omni 使用huggingface-cli 下载 V2 权重(icon_caption_florence)。
git clone https://github.com/microsoft/OmniParser cd OmniParser Step 2:设置Conda环境 使用Python 3.12 创建名为“omni”的 Conda 环境: conda create -n"omni"python==3.12 Step 3:激活环境 conda activate omniCopy Code Step 4:使用pip安装所需的依赖项 ...