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最强Zero-Shot视觉应用：Grounding DINO+Segment Anything+Stable Diffusion
借着Meta发布的Segment Anything视觉大模型，跟朋友们做了一个最强Zero-Shot视觉应用：最强的Zero-Shot检测器，最强的Zero-Shot分割器，最强的Zero-Shot生成器，三合一模型简称为Grounded-SAM。 代码地址如下： …
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2024/10/31 15:26:14
DINO：2022.3_SOTA_COCO_DETR
通过使用一个对比的方式为了去噪训练，一个混合的query选择方法为了anchor初始化，和一个向前看两次的方案为了box预测。
DINO在模型大小和数据大小上表现出良好的可扩展性，用SwinL backbone在Object365大数据集预训练，达到了COCO …
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2024/10/25 21:53:21
Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training forOpen-Set Object Detection
Hello~大家好久不见，一直没时间在这里翻译论文了，最近在学GroundingDINO，强迫症的菜鸡就想先翻译成中文然后再慢慢啃....废话不多说了，因为时间关系，只翻译了关键内容，其他内容有时间再补充啦。
论文&…
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2024/11/12 14:14:20
Win系统使用DINO训练自己数据集
数据集
在工程主目录下创建一个coco文件夹，并修改main.py文件中的‘--coco_path’。 数据集目录：
train2017用来训练，val2017用来验证。
test2017是为了训练得到模型之后，测试模型泛化性能的，有没有都可以。 annota…
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2024/10/26 22:20:22
DINO代码分析-自监督学习
论文链接：https://arxiv.org/abs/2104.14294
代码链接：github仓库 本文目录 一、官方Readme预训练模型PyTorch Hub 上的预训练模型 训练文档DINO训练：多节点训练提升 DINO 性能：t-rex：ResNet-50 和其他卷积神经网络…
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2024/12/1 4:46:10
DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection翻译
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摘要 我们提出了 DINO(是DETR with Improved deNoising anchOr boxes中的大写字母的缩写)，一个目前最好的端到端的目标检测模型。 DINO通过在降噪训练上使用对比方法、锚框初始化的混合查询选择方法、盒子预测的前看两次方法，提高了…
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2024/10/25 7:02:30
自动驾驶遥控泊车RPA系统功能规范
目 录
1. 版本履历... 4
2. 文档使用范围... 4
3. 术语缩写... 4
4. 系统概述... 5
4.1 系统功能说明... 5
4.2 泊车状态说明... 6
5. 产品基本参数... 6
5.1控制器基本参数... 6
5.2全景摄像头基本参数... 7
5.3 超声波传感器基本参数... 7 …
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2024/11/28 14:05:43
自监督学习经典之作:DINO
自监督学习经典之作: DINO(self-distillation with no labels)
Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers
1、引言 一般来说ViT 并不像某些人预期的那样有吸引力：因为它们需要很多的计算资源，并且需要更多的训练数据，最…
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2024/10/25 14:45:07
