

Florence 2 Large
簡介 :
Florence-2-large是由微軟開發的先進視覺基礎模型,採用基於提示的方法處理廣泛的視覺和視覺-語言任務。該模型能夠解釋簡單的文本提示來執行如圖像描述、目標檢測和分割等任務。它利用包含54億註釋的5.4億圖像的FLD-5B數據集,精通多任務學習。其序列到序列的架構使其在零樣本和微調設置中均表現出色,證明是一個有競爭力的視覺基礎模型。
需求人群 :
Florence-2-large模型適合需要進行圖像分析和理解的開發者和研究人員。無論是在學術研究中探索視覺識別的前沿,還是在商業應用中實現圖像內容的自動標註和描述,該模型都能提供強大的支持。
使用場景
在社交媒體上自動為圖片生成描述性文字。
為電子商務網站提供商品圖片的目標檢測和分類服務。
在自動駕駛領域中,用於道路和交通標誌的識別。
產品特色
圖像描述:根據圖像內容生成描述性文本。
目標檢測:識別圖像中的物體並標註其位置。
分割:區分圖像中的不同區域,如物體和背景。
密集區域描述:為圖像中的密集區域生成詳細描述。
區域提議:提出圖像中可能包含物體的區域。
OCR:從圖像中識別和提取文本。
OCR與區域:結合區域信息進行文本識別。
使用教程
導入必要的庫,如requests、PIL、Image和transformers。
使用AutoModelForCausalLM和AutoProcessor從預訓練模型中加載Florence-2-large模型。
定義需要執行的任務提示,例如圖像描述或目標檢測。
加載或獲取需要處理的圖像數據。
通過模型和處理器將文本提示和圖像數據轉換為模型可接受的輸入格式。
調用模型的generate方法生成結果。
使用處理器的batch_decode方法將生成的ID轉換為文本。
根據任務類型,使用後處理方法解析生成的文本,獲取最終結果。
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