需求人群:
"目标检测技术对于计算机视觉领域的研究和应用至关重要,Grounding DINO 1.5 API适用于需要高效、准确目标检测的科研人员和开发者,特别是在边缘计算和广泛场景下的应用中。"
使用场景示例:
在自动驾驶领域中,用于实时识别和分类道路中的各种对象。
在安防监控系统中,用于检测和分析异常行为或事件。
在零售业中,用于分析顾客行为,优化店铺布局和库存管理。
产品特色:
Grounding DINO 1.5 Pro:为开放世界目标检测设计,具备强大的泛化能力。
Grounding DINO 1.5 Edge:为边缘计算场景优化,提供更快的处理速度。
在COCO、LVIS-minival、LVIS-val和ODinW35 zero-shot transfer基准测试中取得SOTA性能。
在下游数据集上进行微调,取得了显著的性能提升。
提供了示例代码和在线Gradio演示,方便用户快速体验和测试。
通过DeepDataSpace请求API,方便集成到其他应用中。
使用教程:
1. 安装必要的依赖项和环境。
2. 从DeepDataSpace请求API密钥。
3. 运行示例代码,体验模型的基本功能。
4. 访问在线Gradio演示,进行交互式体验。
5. 根据需要对模型进行微调,以适应特定的应用场景。
6. 将API集成到自己的项目中,实现自动化的目标检测功能。
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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。
RF-DETR 是由 Roboflow 开发的实时目标检测模型。
RF-DETR 是一个基于变压器的实时目标检测模型,旨在为边缘设备提供高精度和实时性能。它在 Microsoft COCO 基准测试中超过了 60 AP,具有竞争力的性能和快速的推理速度,适合各种实际应用场景。RF-DETR 旨在解决现实世界中的物体检测问题,适用于需要高效且准确检测的行业,如安防、自动驾驶和智能监控等。
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。
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。
解锁边缘计算中人工智能的潜力
Blaize 是一款 AI 边缘计算硬件和软件平台,更高效、更灵活、更准确、更经济实惠。它能够在边缘部署 AI 而无需牺牲性能,为市场转型和工作生活方式改善带来了巨大的价值。
语言智能角色扮演开放世界游戏
LARP是一个语言智能代理框架,用于开放世界游戏中的角色扮演。它包含认知架构、环境交互和角色塑造模块,可以创造独特背景和个性的游戏角色,增强用户与智能体的交互体验。LARP通过精炼交互和连贯的长期记忆,帮助语言模型适应开放世界的复杂性,实现灵活的问题解决。
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。
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。
实时开放词汇物体检测
YOLO-World是一款先进的实时开放词汇物体检测器,基于You Only Look Once (YOLO)系列检测器,并通过视觉-语言建模和大规模数据集的预训练,增强了开放词汇检测能力。其采用新的可重新参数化的视觉-语言路径聚合网络(RepVL-PAN)和区域-文本对比损失,促进了视觉和语言信息之间的交互。YOLO-World在零-shot方式下高效地检测各种对象,具有高效率。在具有挑战性的LVIS数据集上,YOLO-World在V100上实现了35.4 AP和52.0 FPS,在准确性和速度方面均优于许多最新方法。此外,经过微调的YOLO-World在多项下游任务上表现出色,包括物体检测和开放词汇实例分割。
世界上最快的边缘部署音频语言模型
OmniAudio-2.6B是一个2.6B参数的多模态模型,能够无缝处理文本和音频输入。该模型结合了Gemma-2B、Whisper turbo和一个自定义投影模块,与传统的将ASR和LLM模型串联的方法不同,它将这两种能力统一在一个高效的架构中,以最小的延迟和资源开销实现。这使得它能够安全、快速地在智能手机、笔记本电脑和机器人等边缘设备上直接处理音频文本。
生成开放世界视频游戏的扩散变换模型
GameGen-O 是首个为生成开放世界视频游戏而定制的扩散变换模型。该模型通过模拟游戏引擎的多种特性,如创新角色、动态环境、复杂动作和多样化事件,实现了高质量、开放领域的生成。此外,它还提供了交互式可控性,允许游戏玩法模拟。GameGen-O 的开发涉及从零开始的全面数据收集和处理工作,包括构建首个开放世界视频游戏数据集(OGameData),通过专有的数据管道进行高效的排序、评分、过滤和解耦标题。这个强大且广泛的 OGameData 构成了模型训练过程的基础。
首款实时生成式AI开放世界模型
Decart是一个高效的AI平台,提供了在训练和推理大型生成模型方面的数量级改进。利用这些先进的能力,Decart能够训练基础的生成交互模型,并使每个人都能在实时中访问。Decart的OASIS模型是一个实时生成的AI开放世界模型,代表了实时视频生成的未来。该平台还提供了对1000+ NVIDIA H100 Tensor Core GPU集群进行训练或推理的能力,为AI视频生成领域带来了突破性进展。
生成和交互控制开放世界游戏视频的扩散变换模型
GameGen-X是专为生成和交互控制开放世界游戏视频而设计的扩散变换模型。该模型通过模拟游戏引擎的多种特性,如创新角色、动态环境、复杂动作和多样事件,实现了高质量、开放领域的视频生成。此外,它还提供了交互控制能力,能够根据当前视频片段预测和改变未来内容,从而实现游戏玩法模拟。为了实现这一愿景,我们首先从零开始收集并构建了一个开放世界视频游戏数据集(OGameData),这是第一个也是最大的开放世界游戏视频生成和控制数据集,包含超过150款游戏的100多万个多样化游戏视频片段,这些片段都配有GPT-4o的信息性字幕。GameGen-X经历了两阶段的训练过程,包括基础模型预训练和指令调优。首先,模型通过文本到视频生成和视频续集进行预训练,赋予了其长序列、高质量开放领域游戏视频生成的能力。进一步,为了实现交互控制能力,我们设计了InstructNet来整合与游戏相关的多模态控制信号专家。这使得模型能够根据用户输入调整潜在表示,首次在视频生成中统一角色交互和场景内容控制。在指令调优期间,只有InstructNet被更新,而预训练的基础模型被冻结,使得交互控制能力的整合不会损失生成视频内容的多样性和质量。GameGen-X代表了使用生成模型进行开放世界视频游戏设计的一次重大飞跃。它展示了生成模型作为传统渲染技术的辅助工具的潜力,有效地将创造性生成与交互能力结合起来。
用于训练通用目标分割模型的视频数据集
SA-V Dataset是一个专为训练通用目标分割模型设计的开放世界视频数据集,包含51K个多样化视频和643K个时空分割掩模(masklets)。该数据集用于计算机视觉研究,允许在CC BY 4.0许可下使用。视频内容多样,包括地点、对象和场景等主题,掩模从建筑物等大规模对象到室内装饰等细节不等。
基于推理驱动的目标检测技术,通过文本提示实现类似人类精度的检测。
Agentic Object Detection 是一种先进的推理驱动目标检测技术,能够通过文本提示精确识别图像中的目标对象。它无需大量的自定义训练数据,即可实现类似人类精度的检测。该技术利用设计模式对目标的独特属性(如颜色、形状和纹理)进行深度推理,从而在各种场景中实现更智能、更精确的识别。其主要优点包括高精度、无需大量训练数据以及能够处理复杂场景。该技术适用于需要高精度图像识别的行业,如制造业、农业、医疗等领域,能够帮助企业提高生产效率和质量控制水平。产品目前处于试用阶段,用户可以免费试用体验其功能。
开放平台
灵云开放平台免费为开发者提供语音合成(TTS)、语音识别(ASR)、手写识别(HWR)、光学字符识别(OCR)、语义理解(NLU)、机器翻译(MT)等全方位智能人机交互能力,通过语音、视觉等感知能力,赋能移动应用、智能硬件等领域,实现人机交互的自然、智能化。
OLAMI是一个人工智能开放平台
OLAMI是一个提供云端API、管理界面、多元机器感知解决方案的人工智能软件开发平台。OLAMI平台具有语音识别、自然语言理解、对话管理、语音合成等语音AI技术,以及图像识别、语义理解等视觉AI技术,可以轻松地为产品加入人工智能,提升用户体验。
提供AI边缘处理器,专为实现高性能深度学习应用而设计。
Hailo AI on the Edge Processors提供AI加速器和视觉处理器,支持边缘设备解决方案,旨在实现新时代的AI边缘处理和视频增强。产品定位于提供高性能深度学习应用,同时支持感知和视频增强。
医学AI能力开放共享平台
医真是一个医学AI能力开放共享平台。汇聚众多医学院校、科研院所、医疗机构、医疗企业的优秀医学AI产品和解决方案,通过开放接口的方式对外提供服务,助力众多行业以最便捷高效的方式获取医学AI能力,提升工作效率。
基于语音交互的人工智能开放平台
科大讯飞推出的移动互联网智能交互平台,为开发者免费提供:涵盖语音能力增强型SDK,一站式人机智能语音交互解决方案,专业全面的移动应用分析。通过平台能够打造语音助手、智能外呼、智能车载等场景应用。
快速准确的边缘设备自动语音识别模型
Moonshine 是一系列为资源受限设备优化的语音转文本模型,非常适合实时、设备上的应用程序,如现场转录和语音命令识别。在 HuggingFace 维护的 OpenASR 排行榜中使用的测试数据集上,Moonshine 的词错误率(WER)优于同样大小的 OpenAI Whisper 模型。此外,Moonshine 的计算需求随着输入音频的长度而变化,这意味着较短的输入音频处理得更快,与 Whisper 模型不同,后者将所有内容都作为 30 秒的块来处理。Moonshine 处理 10 秒音频片段的速度是 Whisper 的 5 倍,同时保持相同或更好的 WER。
基于AIGC技术的学术文本检测系统
AIGC检测服务系统是一款基于人工智能技术的学术文本检测系统,能够快速准确识别学术论文中的AI生成内容,保护学术诚信。系统通过大规模语料预训练的语言模型算法,结合AIGC检测技术,从语言和语义两个维度检测学术论文,实现对AIGC的监管。系统提供了多样化上传、多类型检测、多层次评价和多维度报告等功能,可为学术机构和出版机构的科研诚信体系建设提供支持。
智能AI写作检测系统,保障文本原创性和学术诚信
龙源AI检测系统是一款利用大数据和人工智能技术,为学术研究、教育评估、文化传媒等领域提供服务的高科技产品。该系统能够高精度地检测出AI生成的文本和抄袭内容,无论文本长度、类型和语境的限制。系统采用分布式计算和云端部署技术,快速响应和处理大量的文本请求,并自动识别和过滤出有效的文本,提高检测效率和准确度。
京东自主研发的人工智能开放平台
京东人工智能开放平台NeuHub,汇聚京东自主研发的人工智能核心技术,包含语音、图像、视频、NLP等技术,通过平台向外开放,助力行业智能升级。平台还提供数据标注、模型开发、训练和发布等全流程服务,以及创新应用案例,帮助企业实现智能化转型。
腾讯AI开放平台,开发者打造AI产品加速器
腾讯AI开放平台整合腾讯在AI技术、云计算、大数据等方面的优势资源,提供包括语音、视觉、NLP在内的各类领先AI技术能力,以及一站式机器学习平台、行业解决方案,帮助开发者快速孵化AI创意,让AI落地更多场景,实现从技术到产品的全面赋能。
为边缘设备定制的小型语言模型
MobiLlama是一个为资源受限设备设计的小型语言模型(SLM),它旨在提供准确且轻量级的解决方案,以满足设备上的处理需求、能效、低内存占用和响应效率。MobiLlama从更大的模型出发,通过精心设计的参数共享方案来降低预训练和部署成本。
为边缘设备提供无代码人工智能
Neuton TinyML 是一款无代码人工智能平台,可自动构建极小模型并嵌入到任何微控制器和传感器中。它基于专利神经网络框架,能够在保持准确性的同时实现极小的模型大小。
美图公司推出的AI服务平台
美图AI开放平台专注于人脸技术、人体技术、图像识别、图像处理、图像生成等核心领域,为客户提供经市场验证的专业AI算法服务和解决方案。平台提供人脸技术、人体技术、图像识别、图像处理、图像生成等多种图像AI服务,支持Web API、Mobile SDK等多种接入方式,可应用于企业服务、美妆门店、医疗美容、智能硬件等多个行业场景,帮助企业快速进行图像AI能力打通和应用。
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