华为云ModelArts平台部署GroundingDINO：零代码实现开放世界目标检测

【免费下载链接】GroundingDINO 论文 'Grounding DINO: 将DINO与基于地面的预训练结合用于开放式目标检测' 的官方实现。 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/gr/GroundingDINO

GroundingDINO作为当前最先进的开放世界目标检测模型，正在彻底改变计算机视觉领域的工作方式。通过华为云ModelArts平台的强大算力支持，现在任何人都可以在云端轻松部署这一革命性技术，无需复杂的本地环境配置！🚀

✨ 什么是GroundingDINO？

GroundingDINO是论文《Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection》的官方实现，它将DINO检测器与基于地面的预训练相结合，实现了开放世界目标检测。这意味着你可以用自然语言描述任何物体，模型都能在图像中准确定位出来！

核心优势：

• 🎯 零样本检测：无需训练即可检测任意类别
• ⚡ 高性能：COCO零样本检测达到52.5 AP
• 🔧 灵活集成：可与Stable Diffusion、GLIGEN等模型无缝协作

🚀 华为云ModelArts平台部署指南

准备工作

在开始部署之前，请确保：

• 拥有华为云账号并开通ModelArts服务
• 准备好需要检测的图像数据
• 明确检测对象的自然语言描述

环境配置步骤

1. 创建ModelArts开发环境

   • 选择GPU规格的Notebook实例
   • 推荐使用Pytorch 1.8+环境

2. 克隆项目代码

   git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/gr/GroundingDINO
   cd GroundingDINO/
   

3. 安装依赖包

   pip install -e .
   

快速启动示例

使用项目提供的预训练模型，你可以立即开始目标检测任务。主要配置文件位于：

• groundingdino/config/GroundingDINO_SwinT_OGC.py
• groundingdino/config/GroundingDINO_SwinB_cfg.py

GroundingDINO模型架构，结合了文本和图像特征

🎯 实际应用场景

图像内容理解

GroundingDINO能够理解复杂的自然语言描述，比如："图片中有一只猫和一条狗"，模型就能准确定位这两个对象。

智能图像编辑

通过与Stable Diffusion等生成模型结合，可以实现精准的图像编辑功能：

• 对象替换
• 场景重构
• 风格迁移

GroundingDINO与Stable Diffusion结合实现精确图像编辑

📊 性能表现

根据官方测试结果，GroundingDINO在多个数据集上表现出色：

在COCO数据集上的零样本检测性能

🔧 核心功能模块

项目的主要代码结构包括：

模型核心模块：

• groundingdino/models/GroundingDINO/：主要模型实现
• groundingdino/util/inference.py：推理功能
• demo/inference_on_a_image.py：单图像推理示例

💡 使用技巧

文本提示优化

• 使用点号分隔不同类别："chair . person . dog ."
• 提供具体的描述性语言
• 避免过于复杂的句子结构

参数调优建议

• box_threshold：建议设置为0.35
• text_threshold：建议设置为0.25

🌟 进阶应用

与GLIGEN结合

项目提供了与GLIGEN模型结合的示例，可以实现更精细的图像编辑控制：

实现更复杂的图像编辑任务

📝 总结

通过华为云ModelArts平台部署GroundingDINO，你可以在云端轻松享受到最先进的开放世界目标检测能力。无论是学术研究还是商业应用，这种零代码部署方式都大大降低了技术门槛。

关键优势：

• ✅ 无需本地GPU资源
• ✅ 简化环境配置流程
• ✅ 提供稳定可靠的推理服务
• ✅ 支持大规模数据处理

现在就开始你的开放世界目标检测之旅吧！🎉

【免费下载链接】GroundingDINO 论文 'Grounding DINO: 将DINO与基于地面的预训练结合用于开放式目标检测' 的官方实现。 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/gr/GroundingDINO