需求人群:
"D-FINE的目标受众是计算机视觉领域的研究人员和开发者,特别是那些专注于目标检测任务的专业人士。由于D-FINE在保持高精度的同时能够实现实时检测,因此它非常适合需要快速且准确目标定位的应用场景,如视频监控、自动驾驶和机器人视觉等。"
使用场景示例:
在视频监控系统中,D-FINE可以用于实时检测和跟踪多个目标。
在自动驾驶技术中,D-FINE可以用于识别和定位道路上的行人、车辆等障碍物。
在机器人视觉中,D-FINE可以帮助机器人更准确地识别和抓取物体。
产品特色:
• 细粒度分布细化(FDR):通过迭代细化概率分布,实现更精确的目标定位。
• 全局最优定位自蒸馏(GO-LSD):从最后一层的细化分布中提取定位知识,并通过DDF损失和解耦权重策略将其蒸馏到更早的层。
• 实时目标检测:D-FINE能够在保持高精度的同时实现实时目标检测。
• 模型系列:提供不同大小的模型以适应不同的计算资源和延迟要求。
• 预训练模型:提供在COCO和Objects365数据集上预训练的模型,便于迁移学习。
• 代码和预训练权重开源:允许研究人员和开发者自由使用和修改。
• 支持自定义数据集训练:用户可以根据自己的需求,使用自定义数据集进行模型训练。
使用教程:
1. 安装Python环境和必要的依赖库。
2. 克隆D-FINE的代码库到本地。
3. 根据需要下载预训练模型或在自定义数据集上训练模型。
4. 配置模型参数和训练/测试参数。
5. 使用提供的脚本进行模型训练或测试。
6. 分析模型输出的结果,并根据需要进行调优。
7. 将训练好的模型部署到实际应用中。
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D-FINE重新定义DETRs中的回归任务为细粒度分布细化。
D-FINE是一个强大的实时目标检测模型,它通过将DETRs中的边界框回归任务重新定义为细粒度分布细化(FDR),并引入全局最优定位自蒸馏(GO-LSD),在不增加额外推理和训练成本的情况下,实现了出色的性能。该模型由中国科学院的研究人员开发,旨在提高目标检测的精度和效率。
一种用于零样本定制图像生成的扩散自蒸馏技术
Diffusion Self-Distillation是一种基于扩散模型的自蒸馏技术,用于零样本定制图像生成。该技术允许艺术家和用户在没有大量配对数据的情况下,通过预训练的文本到图像的模型生成自己的数据集,进而微调模型以实现文本和图像条件的图像到图像任务。这种方法在保持身份生成任务的性能上超越了现有的零样本方法,并能与每个实例的调优技术相媲美,无需测试时优化。
面向开放世界的检测与理解统一视觉模型
DINO-X是一个以物体感知为核心的视觉大模型,具备开集检测、智能问答、人体姿态、物体计数、服装换色等核心能力。它不仅能识别已知目标,还能灵活应对未知类别,凭借先进算法,模型具备出色的适应性和鲁棒性,能够精准应对各种不可预见的挑战,提供针对复杂视觉数据的全方位解决方案。DINO-X的应用场景广泛,包括机器人、农业、零售行业、安防监控、交通管理、制造业、智能家居、物流与仓储、娱乐媒体等,是DeepDataSpace公司在计算机视觉技术领域的旗舰产品。
先进的目标检测和跟踪模型
Ultralytics YOLO11是基于之前YOLO系列模型的进一步发展,引入了新特性和改进,以提高性能和灵活性。YOLO11旨在快速、准确、易于使用,非常适合广泛的目标检测、跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务。
先进的视觉基础模型,支持多种视觉和视觉-语言任务
Florence-2-large是由微软开发的先进视觉基础模型,采用基于提示的方法处理广泛的视觉和视觉-语言任务。该模型能够解释简单的文本提示来执行如图像描述、目标检测和分割等任务。它利用包含54亿注释的5.4亿图像的FLD-5B数据集,精通多任务学习。其序列到序列的架构使其在零样本和微调设置中均表现出色,证明是一个有竞争力的视觉基础模型。
AI生成语音音频的本地化水印技术
AudioSeal 是一种用于AI生成语音音频的本地化水印技术,具有最先进的鲁棒性和极快的检测速度。它通过联合训练一个嵌入水印的生成器和一个检测器,即使在音频编辑的情况下,也能在较长的音频中检测到水印片段。AudioSeal 设计了一个快速的单次通过检测器,检测速度比现有模型快两个数量级,非常适合大规模和实时应用。
实时端到端目标检测模型
YOLOv10是新一代的目标检测模型,它在保持实时性能的同时,实现了高精度的目标检测。该模型通过优化后处理和模型架构,减少了计算冗余,提高了效率和性能。YOLOv10在不同模型规模上都达到了最先进的性能和效率,例如,YOLOv10-S在相似的AP下比RT-DETR-R18快1.8倍,同时参数数量和FLOPs减少了2.8倍。
先进的开放世界目标检测模型系列
Grounding DINO 1.5是由IDEA Research开发,旨在推进开放世界目标检测技术边界的高级模型系列。该系列包含两个模型:Grounding DINO 1.5 Pro和Grounding DINO 1.5 Edge,分别针对广泛的应用场景和边缘计算场景进行了优化。
YOLOv9模型实现,可编程梯度信息学习
yolov9是YOLOv9论文的实现,它通过使用可编程梯度信息来学习用户想要学习的内容。这个项目是一个开源的深度学习模型,主要用于目标检测任务,具有高效和准确的优势。
YOLOv8目标检测跟踪模型
YOLOv8是YOLO系列目标检测模型的最新版本,能够在图像或视频中准确快速地识别和定位多个对象,并实时跟踪它们的移动。相比之前版本,YOLOv8在检测速度和精确度上都有很大提升,同时支持多种额外的计算机视觉任务,如实例分割、姿态估计等。YOLOv8可通过多种格式部署在不同硬件平台上,提供一站式的端到端目标检测解决方案。
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