

Florence 2 Large Ft
紹介 :
Florence-2-large-ftは、Microsoftが開発した高度な視覚基礎モデルです。プロンプトベースのアプローチを用いて、幅広い視覚タスクと視覚言語タスクを処理します。このモデルは、シンプルなテキストプロンプトによって、画像キャプション生成、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。54億件の注釈付き1.26億枚の画像を含むFLD-5Bデータセットを活用し、マルチタスク学習を実現しています。シーケンスツーシーケンスアーキテクチャにより、ゼロショット設定とファインチューニング設定の両方で優れた性能を発揮し、競争力のある視覚基礎モデルであることを実証しています。
ターゲットユーザー :
画像処理と分析を行う研究者や開発者を対象としています。コンピュータビジョン、自然言語処理、機械学習の専門家など、様々な分野の専門家が対象となります。複雑な視覚タスクを処理するための強力なツールを提供し、シンプルなテキストプロンプトでタスクの自動化を実現できるため、最適なソリューションです。
使用シナリオ
研究者はFlorence-2-large-ftモデルを使用して画像キャプションを自動生成し、視覚障害者による画像内容の理解を支援しています。
開発者はこのモデルを利用して物体検出を行い、自動運転車の知覚能力の向上に役立てています。
企業は、この技術を使用して製品画像の自動アノテーションと分類を行い、eコマースプラットフォームの検索およびレコメンドシステムを最適化しています。
製品特徴
画像キャプション生成:画像のテキスト記述を生成します。
物体検出:画像内の物体を認識し、位置を特定します。
セグメンテーション:画像を異なる領域またはオブジェクトに分割します。
領域提案:画像内で物体が含まれている可能性のある領域を生成します。
OCR:画像内のテキストを認識します。
領域OCR:特定の領域内のテキストを認識します。
使用チュートリアル
1. transformersとPILなどの必要なライブラリをインストールします。
2. Hugging Faceモデルハブから、AutoModelForCausalLMとAutoProcessorを使用してFlorence-2-large-ftモデルとプロセッサを読み込みます。
3. テキストプロンプトと画像を含む入力データを用意します。
4. プロセッサを使用して、テキストと画像をモデルが受け入れる形式に変換します。
5. モデルのgenerateメソッドを使用して出力を生成します。
6. プロセッサのbatch_decodeメソッドを使用して、生成されたIDをテキストに変換します。
7. タスクの種類に応じて、後処理関数を使用して生成されたテキストを解析します。
8. 画像キャプションや物体検出のバウンディングボックスとラベルなど、最終結果を出力します。
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