Florence-2-base

Florence-2是由微软开发的高级视觉基础模型,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,执行如描述、目标检测和分割等任务。它利用包含54亿个注释的5.4亿张图像的FLD-5B数据集,精通多任务学习。模型的序列到序列架构使其在零样本和微调设置中都表现出色,证明其为有竞争力的视觉基础模型。

需求人群:

"目标受众为需要处理视觉和视觉-语言任务的研究人员和开发者,如图像描述、目标检测和图像分割等。Florence-2的多任务学习能力和序列到序列架构使其成为这些任务的理想选择。"

使用场景示例:

使用Florence-2生成图像描述

利用Florence-2进行目标检测

通过Florence-2实现图像分割

产品特色:

图像到文本转换

基于提示的文本生成

视觉和视觉-语言任务处理

多任务学习

零样本和微调性能

序列到序列架构

使用教程:

1. 导入必要的库和模型:`AutoModelForCausalLM`和`AutoProcessor`。

2. 从Hugging Face加载预训练模型和处理器。

3. 定义要执行的任务提示。

4. 加载或获取待处理的图像。

5. 通过处理器将文本和图像转换为模型可接受的输入格式。

6. 使用模型生成输出,如文本描述或目标检测框。

7. 对生成的输出进行后处理,以获得最终结果。

8. 打印或以其他方式展示结果。

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