Florence-2-base
F
Florence 2 Base
紹介 :
Florence-2は、マイクロソフトが開発した高度なビジョン基礎モデルであり、プロンプトベースのアプローチを用いて幅広いビジョンおよびビジョン言語タスクを処理します。このモデルは、簡単なテキストプロンプトを解釈し、記述、物体検出、セグメンテーションなどのタスクを実行できます。5億4000万枚の画像と54億個の注釈を含むFLD-5Bデータセットを使用して学習されており、マルチタスク学習に長けています。シーケンスツーシーケンスアーキテクチャにより、ゼロショットおよびファインチューニング設定の両方で優れた性能を示し、競争力のあるビジョン基礎モデルであることが証明されています。
ターゲットユーザー :
画像記述、物体検出、画像セグメンテーションなど、ビジョンおよびビジョン言語タスクの処理を必要とする研究者や開発者を対象としています。Florence-2のマルチタスク学習能力とシーケンスツーシーケンスアーキテクチャは、これらのタスクに最適な選択肢となります。
総訪問数: 26.1M
最も高い割合の地域: US(17.94%)
ウェブサイト閲覧数 : 59.6K
使用シナリオ
Florence-2を使用して画像キャプションを生成する
Florence-2を使用して物体検出を行う
Florence-2を使用して画像セグメンテーションを行う
製品特徴
画像からテキストへの変換
プロンプトベースのテキスト生成
ビジョンおよびビジョン言語タスク処理
マルチタスク学習
ゼロショットおよびファインチューニング性能
シーケンスツーシーケンスアーキテクチャ
使用チュートリアル
1. 必要なライブラリとモデル(`AutoModelForCausalLM`と`AutoProcessor`)をインポートします。
2. Hugging Faceから事前学習済みモデルとプロセッサをロードします。
3. 実行するタスクのプロンプトを定義します。
4. 処理対象の画像を読み込みます、または取得します。
5. プロセッサを使用して、テキストと画像をモデルで受け入れ可能な入力形式に変換します。
6. モデルを使用して、テキスト記述や物体検出ボックスなどの出力を生成します。
7. 生成された出力を後処理して最終結果を得ます。
8. 結果を出力または表示します。
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
© 2025AIbase