Tagged

ROBOFLOW

A collection of 6 posts

MODEL ZOO

微调PaliGemma优化目标检测

虽然 PaliGemma 具有零样本能力（这意味着模型无需微调即可识别物体），但这种能力是有限的。Google 强烈建议对模型进行微调，以在特定领域获得最佳性能。

APPLICATION

基于计算机视觉的自动分拣

使用计算机视觉的自动分拣根据特定特征识别、分类和路由物品或材料，广泛应用于制造业、物流业、农业和回收业等行业，以提高效率、降低劳动力成本并最大限度地减少错误。

MODEL ZOO

PaliGemma 2微调实现JSON提取

本教程将演示如何使用 Google Colab 微调 PaliGemma 2 以从 JSON 格式的图像中提取数据

TOOL

Roboflow多模态数据标注指南

现在可以使用 Roboflow Annotate 来标记和审查多模态视觉模型的数据。然后，你可以将这些数据导出为几种流行的格式，包括 GPT-4o 所需的格式，以用于微调大型多模态模型。

APPLICATION

小规模CV任务如何利用基础模型

自2023年以来，人工智能领域将受到来自生成式AI的新成功的冲击，我们将探索是否可以利用这些基础模型来构建数据集、利用新的架构和新的预训练权重，或者从中提取知识。

DATASET

图像数据集自动标注指南

本文介绍如何使用 Grounding DINO、SAM 和 AutoDistill 等模型/工具自动生成图像数据集的标注数据。