InternViT-6B-448px-V2_5
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Internvit 6B 448px V2 5
紹介 :
InternViT-6B-448px-V2_5は、InternViT-6B-448px-V1-5をベースとしたビジョンモデルです。ViT増分学習とNTP損失(Phase 1.5)を用いることで、ビジョンエンコーダーによる視覚特徴抽出能力が向上しました。特に、多言語OCRデータや数学図表など、大規模ネットワークデータセットにおいて表現不足になりやすい分野において効果を発揮します。このモデルはInternVL 2.5シリーズの一部であり、前世代と同様の「ViT-MLP-LLM」モデルアーキテクチャを維持しつつ、増分学習済みInternViTと様々な事前学習済みLLM(InternLM 2.5やQwen 2.5など)を統合し、ランダム初期化されたMLPプロジェクターを使用しています。
ターゲットユーザー :
対象ユーザーは、画像認識、分類、セマンティックセグメンテーションなどのタスクに取り組む研究者、開発者、企業です。多言語OCRと数学図表認識における優位性から、これらの特定分野のデータ処理が必要な教育機関や研究者にも適しています。
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 : 49.1K
使用シナリオ
事例1:InternViT-6B-448px-V2_5を使用して画像分類を行い、画像内の主要なオブジェクトを識別します。
事例2:多言語文書処理において、モデルを使用してOCRデータの認識と変換を行います。
事例3:教育分野において、モデルは数学図表の認識と分析に使用され、教育と学習を支援します。
製品特徴
? 視覚特徴抽出:画像の視覚特徴を抽出し、画像分類やセマンティックセグメンテーションに使用できます。
? 増分学習:ViT増分学習とNTP損失により、まれな領域データの処理能力が向上しました。
? 多言語OCRデータ対応:多言語OCRデータにおいて優れた性能を発揮し、多様な言語の光学文字認識タスクに対応できます。
? 数学図表認識:数学図表を認識?理解し、学術?教育分野での応用範囲を広げます。
? 動的高解像度学習:動的高解像度学習に対応し、複数の画像やビデオデータセットを処理できます。
? 跨モダリティ能力:3段階の学習により、視覚認識とマルチモーダル能力が向上しています。
? モデルアーキテクチャの互換性:前世代モデルと同様の「ViT-MLP-LLM」アーキテクチャを維持しており、技術的なイテレーションとアップグレードが容易です。
使用チュートリアル
1. torchやtransformersなどの必要なライブラリをインポートします。
2. Hugging FaceモデルハブからInternViT-6B-448px-V2_5モデルをロードします。
3. 入力画像を用意し、PILライブラリを使用してRGB形式に変換します。
4. CLIPImageProcessorを使用して画像を処理し、画素値を取得します。
5. 画素値をモデルに必要なデータ型に変換し、GPUに移動します。
6. 処理済みの画像データをモデルに入力し、出力を取得します。
7. モデルの出力を分析し、その後の画像分類またはセマンティックセグメンテーションタスクを実行します。
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