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Florence 2 Base
Florence 2 Base
目标受众为需要处理视觉和视觉-语言任务的研究人员和开发者，如图像描述、目标检测和图像分割等。Florence-2的多任务学习能力和序列到序列架构使其成为这些任务的理想选择。
AI图像生成AI模型#视觉模型#多任务学习#文本生成#图像处理普通产品开源
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产品介绍
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简介
Florence-2是由微软开发的高级视觉基础模型，采用基于提示的方法处理广泛的视觉和视觉-语言任务。该模型能够解释简单的文本提示，执行如描述、目标检测和分割等任务。它利用包含54亿个注释的5.4亿张图像的FLD-5B数据集，精通多任务学习。模型的序列到序列架构使其在零样本和微调设置中都表现出色，证明其为有竞争力的视觉基础模型。
截图
产品特色
图像到文本转换
基于提示的文本生成
视觉和视觉-语言任务处理
多任务学习
零样本和微调性能
序列到序列架构
使用教程
1. 导入必要的库和模型：`AutoModelForCausalLM`和`AutoProcessor`。
2. 从Hugging Face加载预训练模型和处理器。
3. 定义要执行的任务提示。
4. 加载或获取待处理的图像。
5. 通过处理器将文本和图像转换为模型可接受的输入格式。
6. 使用模型生成输出，如文本描述或目标检测框。
7. 对生成的输出进行后处理，以获得最终结果。
8. 打印或以其他方式展示结果。
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