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Florence 2
Florence 2
Florence-2模型适合需要处理复杂视觉任务的研究者和开发者，特别是在图像描述、目标检测、视觉定位和分割等领域。它的多任务学习能力和强大的数据处理能力，使其成为推动计算机视觉和视觉-语言研究的重要工具。
AI图像生成AI模型#视觉模型#多任务学习#自动化注释#序列到序列优质新品开源
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产品介绍
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简介
Florence-2是一个新型的视觉基础模型，它通过统一的、基于提示的表示方式，能够处理多种计算机视觉和视觉-语言任务。它设计为接受文本提示作为任务指令，并以文本形式生成期望的结果，无论是图像描述、目标检测、定位还是分割。这种多任务学习设置需要大规模、高质量的注释数据。为此，我们共同开发了FLD-5B，它包含了54亿个综合视觉注释，涵盖1.26亿张图像，使用了自动化图像注释和模型细化的迭代策略。我们采用了序列到序列的结构来训练Florence-2，以执行多样化和全面的视觉任务。广泛的评估表明，Florence-2是一个强大的视觉基础模型竞争者，具有前所未有的零样本和微调能力。
截图
产品特色
文本提示作为任务指令的输入方式。
生成文本形式的期望结果，适用于多种视觉任务。
大规模、高质量的FLD-5B数据集支持。
自动化图像注释和模型细化的迭代策略。
序列到序列结构，提高任务的多样性和全面性。
零样本和微调能力，适应不同复杂度的任务。
使用教程
步骤1: 访问Florence-2模型的Hugging Face页面。
步骤2: 选择适合您需求的模型版本，例如基础版或大型版。
步骤3: 阅读模型文档，了解如何使用文本提示来指导模型执行任务。
步骤4: 准备您的输入数据，可以是图像文件或与图像相关的文本描述。
步骤5: 使用模型提供的API或接口，将输入数据传递给Florence-2。
步骤6: 获取模型输出的结果，并根据需要进行进一步的处理或分析。
步骤7: 根据反馈调整模型参数或输入数据，以优化任务性能。
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