

Florence 2
紹介 :
Florence-2は、統一されたプロンプトベースの表現を用いて、多様なコンピュータビジョンタスクとビジョン言語タスクを処理できる、新種のビジュアル基礎モデルです。テキストプロンプトをタスク指示として受け入れ、画像記述、物体検出、物体位置特定、セグメンテーションなど、テキスト形式で期待される結果を出力するように設計されています。このマルチタスク学習設定には、大規模で高品質な注釈データが必要です。そのため、1億2600万枚の画像を網羅する54億個の包括的なビジュアル注釈を含むFLD-5Bを共同開発しました。自動画像注釈とモデル改良の反復戦略を用いています。Florence-2のトレーニングにはシーケンスツーシーケンス構造を採用し、多様かつ包括的なビジュアルタスクを実行できるようにしました。広範な評価により、Florence-2は前例のないゼロショットおよびファインチューニング能力を備えた、強力なビジュアル基礎モデルであることが示されています。
ターゲットユーザー :
Florence-2モデルは、特に画像記述、物体検出、物体位置特定、セグメンテーションなどの分野において、複雑なビジュアルタスクの処理が必要な研究者や開発者にとって適しています。そのマルチタスク学習能力と強力なデータ処理能力により、コンピュータビジョンとビジョン言語研究を推進するための重要なツールとなっています。
使用シナリオ
画像記述タスクでは、Florence-2は入力画像に基づいて正確な記述テキストを生成できます。
物体検出タスクでは、Florence-2は画像内の複数のオブジェクトを識別し、その位置をテキスト形式で報告できます。
物体位置特定タスクでは、Florence-2はテキスト記述と画像内の特定の領域を関連付けることができます。
製品特徴
テキストプロンプトをタスク指示として入力する方法。
様々なビジュアルタスクに対応できる、テキスト形式の期待結果を生成します。
大規模で高品質なFLD-5Bデータセットによるサポート。
自動画像注釈とモデル改良の反復戦略。
シーケンスツーシーケンス構造により、タスクの多様性と包括性を向上。
ゼロショットとファインチューニング能力により、様々な複雑さのタスクに対応。
使用チュートリアル
ステップ1:Florence-2モデルのHugging Faceページにアクセスします。
ステップ2:ニーズに合ったモデルバージョン(基本版や大型版など)を選択します。
ステップ3:モデルドキュメントを読んで、テキストプロンプトを使用してモデルにタスクを実行させる方法を理解します。
ステップ4:入力データ(画像ファイルまたは画像関連のテキスト記述)を用意します。
ステップ5:モデルが提供するAPIまたはインターフェースを使用して、入力データをFlorence-2に渡します。
ステップ6:モデルの出力結果を取得し、必要に応じてさらに処理または分析を行います。
ステップ7:フィードバックに基づいてモデルパラメータまたは入力データを調整し、タスクのパフォーマンスを最適化します。
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