教你利用多模态视觉大模型做目标检测 Object Detection！制造业能有那些场景使用大模型呢？还看YOLOv8，YOLOv9，YOLOv10，YOLOv11呢，烂怂卷积有啥好看的？

已于 2024-09-04 21:19:10 修改
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分类专栏： AI赋能行业实战：‌最佳实践与落地案例深度解析！‌ 人工智能系统解决方案与技术架构 文章标签： YOLO 目标检测 人工智能
于 2024-03-17 14:07:11 首次发布
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文章大纲

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大模型业态与idea 来源：RAG

目前大部分企业落地LLM 选择基于开源的LLM 融合自己内部数据做一个RAG

主要的使用场景大体为：

  • 培训新人
  • 方便员工查询内部词典数据
  • 各类其他内部数据，平台的自然语言交互接口
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    具体的场景剖析，见下表
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有一次我

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计算机视觉、目标检测、视频分析的过去和未来：目标检测从入门到精通 ------ YOLOv8 到 多模态大模型处理视觉基础任务
shiter编写程序的艺术
07-03 905
自注意力机制和注意力机制的区别就在于，注意力机制的查询和键是不同来源的，例如，在Encoder-Decoder模型中，键是Encoder中的元素，而查询是Decoder中的元素。在中译英模型中，查询是中文单词特征，而键则是英文单词特征。而自注意力机制的查询和键则都是来自于同一组的元素，例如，在Encoder-Decoder模型中，查询和键都是Encoder中的元素，即查询和键都是中文特征，相互之间做注意力汇聚。从剩余的预测框中选择一个与基准框的重叠面积最大的框，如果其重叠面积大于一定的阈值，则将其删除。
文末含资料链接和视频讲解！YOLOv8+RepVGG+QueryDet小目标检测终极指南：从理论到实战，突破遥感图像检测难题
FJN110的博客
06-26 265
QueryDet（Query Detection）机制代表了目标检测领域的一个重要范式转变。传统的目标检测方法基于anchor或anchor-free的密集预测，需要为图像中的每个可能位置生成预测。而QueryDet采用了稀疏查询的方式，通过少量的可学习查询向量来直接预测目标。 这种设计灵感来源于Transformer架构中的注意力机制。在自然语言处理中，Transformer通过query-key-value机制实现了高效的序列建模。QueryDet将这一思想引入到目标检测中，将检测问题转化为查询匹配问
基于多模态大语言模型的上下文目标检测
m0_59235245的博客
03-06 2807
摘要最近的多模态大语言模型（MLLMs）在视觉-语言任务（如图像描述和问答）中表现出色，但缺乏关键的感知能力，即目标检测。本文提出了一种新的研究问题——上下文目标检测，即在人机交互的上下文中理解可见物体。我们研究了三种代表性场景：语言填空测试、视觉描述生成和问答。此外，我们提出了ContextDET，一种统一的多模态模型，能够端到端地对视觉-语言上下文进行可微分建模，从而定位、识别并将视觉对象与语言输入关联起来，以支持人机交互。
多模态大模型在目标检测领域的最新进展
2203_76013645的博客
04-10 2075
多模态大模型在目标检测领域的进展，结合DeepSeek等先进模型的实际应用，正在推动智能制造、教育、医疗和城市治理等领域的智能化升级。通过融合多模态数据、提升模型鲁棒性和适应性，未来有望实现更广泛的应用场景和技术突破。
多模态大模型与视觉
最新发布
weixin_45690427的博客
09-18 1014
姿态检测：识别人体关键点和姿势目标检测：定位和识别图像中的物体旋转目标检测：检测任意角度的目标物体语义分割：像素级的场景理解和分类实例分割：区分不同实例的像素级分割全景分割：结合语义分割和实例分割图像分类：对整张图像进行类别判断场景理解：理解图像的整体语义信息视觉问答：回答关于图像内容的问题"""根据需求选择合适的检测技术"""# 评估关键因素return "Rotated YOLO variants (如Rotated YOLOv5)"
大模型时代目标检测任务会走向何方？
qq_33031419的博客
11-02 1219
细数从常见的目标检测到现在 MLLM 盛行的时代，和 Object Detection 的任务以及近期涌现的新任务。>>你或许很好奇，现在目标检测都在干啥？在大模型时代有啥花样可以做的？作为研究者还有啥可以挖的吗？作为从业者有没有好的东西可以借鉴？如果你有这些疑问，那么这篇文章很适合你。其实这篇文章是想说明下从我们常见的目标检测到现在 MLLM 盛行的时代，和 Object Detection 任务有哪些？目前又涌现了哪些新的任务？是否有很大的实际价值？希望能够打开下大家思路！！！
首个目标检测大模型(识别万物)：DINO-X（论文翻译）
m0_59164520的博客
11-30 6304
有了这样灵活的提示选项，我们开发了一个通用的对象提示符来支持无提示的开放世界检测，使得在不需要用户提供任何提示的情况下检测图像中的任何东西成为可能。为了增强模型的核心能力，我们构建了一个拥有超过1亿个高质量接地样本的大规模数据集，称为。
基于大模型的目标检测方法研究
matlab_python22的博客
01-09 1200
本文提出了一种基于Transformer的大模型目标检测方法，通过结合自注意力机制和卷积神经网络，成功提升了目标检测的精度和速度。实验结果表明，该方法在多个数据集上表现优异，具有较好的实用性。
大模型时代的目标检测
liguandong
07-12 1226
也是开放集任务，相比于 open set，需要知道不在训练集类别中的新预测物体类别。这类模型通常都需要接入文本作为一个模态输入，因为开放词汇目标检测的定义就是给定任意词汇都可以检测出来。这个任务是指在实际应用上可以检测任何前景物体，但是有些不需要预测类别，只要检测出框就行。在很多场合也有应用场景，有点像类无关的增量训练。训练时候通常是要确保训练集和测试集的类别不能重复，否则就是信息泄露了，但是训练和测试集图片是否重复其实也没有强制限制。
基于YOLO与智能编码辅助的多模态目标检测系统设计与实现
matlab_python22的博客
09-04 920
## **7.1 研究成果总结**1. 成功实现了一个多模态智能感知系统2. 验证了智能编码工具在项目开发中的有效性3. 提出了一套智能辅助开发的最佳实践4. 取得了良好的性能指标和用户体验### **7.2 主要创新点**1. **方法论创新**：将智能编码工具系统性地融入开发流程2. **技术创新**：多模态反馈与智能分析的深度集成3. **工程创新**：开发效率与代码质量的显著提升### **7.3 存在问题**- 极端环境下的检测精度有待提升。
计算机视觉在AI原生应用领域的应用场景拓展
AI天才研究院
06-19 699
本文旨在全面剖析计算机视觉技术在AI原生应用中的创新使用场景，帮助读者理解这项技术如何从实验室走向实际生产环境，并创造商业价值。讨论范围包括核心技术原理、典型应用案例、实施挑战及未来发展方向。文章将从计算机视觉的基础概念开始，逐步深入到具体应用场景和技术实现细节，最后探讨未来发展趋势。每个部分都将配有相应的技术图解和代码示例。计算机视觉(Computer Vision)：使计算机能够从图像或视频中获取信息、理解内容并做出决策的技术AI原生应用(AI-Native Applications)
探索AI大模型在目标检测领域的应用
AI天才研究院
01-25 1873
1.背景介绍 1. 背景介绍 目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它涉及到识别图像中的物体和场景，并定位这些物体在图像中的位置。随着深度学习技术的发展，目标检测也逐渐向深度学习技术转型。在深度学习领域，目标检测可以分为两个子任务：目标检测和目标分类。目标检测的目的是找出图像中的物体，并确定它们的边界框。目标分类的目的是将物体分为不同的类别。 AI大模型在目标检测领域的应用，主要体现在以下...
首个多模态查询目标检测大模型！ | NeurIPS 2023
qq_36101623的博客
12-29 2502
与之前的固定类别集（通常由有限数量表示）相比，前述的文本查询具有代表广泛概念的优点，但也存在固有的不足之处，即描述细粒度不足 [4, 9, 32]。经验上，解决描述细粒度不足问题的一个简单解决方案是设计额外的文本描述，但存在三个明显的障碍：1）全面描述视觉细节很难 [52]，为大量类别构建文本描述是一项繁重的工作。在finetuning-free的设定下，MQ-Det对每个类别选用了5个视觉示例，同时结合类别文本进行目标检测，而现有的其他模型不支持视觉查询，只能用纯文本描述进行目标检测。
大模型时代下的目标检测的三点尝试
qq_45827638的博客
12-16 1412
在机器学习和计算机视觉领域中通常指的是与整张图像相关的标签或数据，而不是图像中单个对象或像素的详细标注。简单来说就是一张图片会有一点文字描述流行的数据集有。
目标检测分割大模型—零样本实现目标检测/图像分割/目标跟踪
weixin_43825188的博客
06-10 4506
Grounding DINO 1.5 在其前身 Grounding DINO 的基础上，通过结合更大的视觉 backbone 扩大模型尺寸，并使用超过2000万的 Grounding 数据获得了丰富的语料，大幅提升了检测精度和速度，且通过Pro和Edge版本分别针对不同应用场景进行了优化。相反，视觉提示提供了一种更直观、更直接的对象表示方法。如工业生产流水线器件检测，交通航运领域的船舶、飞机检测，农业领域的农作物、果蔬检测，生物医学领域的细胞、组织检测，物流领域的货物检测，环境领域的野生动物监测等。
yolo-world：”目标检测届大模型“
05-07 2115
YOLO在标准基准测试中，World 的速度和效率超过了现有的开放词汇检测器，包括 MDETR 和 GLIP 系列，展示了YOLOv8 在单个 NVIDIA V100 GPU 上的卓越性能。YOLO属于经典的传统AI模型，即经过有监督的训练后，模型学习到特征与标签间的关联关系，可对图像、视频中出现的物体进行特征检测，负荷已知特征的物体图像会被打上标签和置信度。：利用 CNN 的计算速度，YOLO-World 可提供快速的开放词汇检测解决方案，满足各行业对即时结果的需求。
第六章：计算机视觉大模型实战6.2 目标检测与识别6.2.3 实战案例与技术进阶
AI天才研究院
01-06 1236
1.背景介绍 目标检测与识别是计算机视觉领域的核心技术之一，它涉及到识别图像中的物体、场景、人脸等，并定位其在图像中的位置。随着深度学习和人工智能技术的发展，目标检测与识别技术也不断发展，从传统的手工工程学方法（如Haar特征、HOG特征等）逐渐发展到深度学习方法（如Faster R-CNN、SSD、YOLO等）。 在本章中，我们将深入探
最新！OMNI3D：3D目标检测的大型基准和模型（Meta AI）
CV_Autobot的博客
11-21 3123
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【3D目标检测】技术交流群后台回复【3D检测综述】获取最新基于点云/BEV/图像的3D检测综述！论文链接：https://arxiv.org/pdf/2207.10660v1.pdf代码链接：https://github.com/facebookresearch/omni3d摘要从单目图像中识别3D场景和物体是...
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