文章目录 一，DETR1. 简介2. 亮点3. 细节4. 总结一下 二，GroundingDINOGrounding DINO的整体流程Grounding DINO的目标函数 一，DETR 之前的目标检测框架，需要很多的人工干预，很多的先验知识，而且可能还需要很复杂的普通的库不支持的一些算子。 DETR 既不需要proposal, 也不需要anchor，用transfor

基于项目：https://github.com/Asad-Ismail/Grounding-Dino-FineTuning 完成finetuning操作 Grounding DINO是一种基于transformer的视觉语言检测方法，它可以根据文字描述检测指定目标。它是在DINO的基础上，增加了多个阶段的视觉语言模态融合，包括特征增强器、语言指导的查询选择模块和跨模态解码器。它可以实现最先进的对

文章目录 1 DINO(ICCV2021, Meta)1.1 数据增强1.2 损失函数 2 DINOv2(CVPR2023, Meta)2.1 数据采集方式2.2 训练方法 3 Grounding DINO3.1 Grounding DINO设计思路3.2 网络结构3.2.1 Feature Extraction and Enhancer3.2.2 Language-Guided Query

目录 介绍 效果 模型信息 项目 代码 下载 介绍 地址：https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO Official implementation of the paper "Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Objec

Grounding DINO简单来说，它可以根据文字描述检测指定目标。此外，当Grounding DINO与stable diffusion结合，便可以实现更神奇的功能–自动P图。在专业领域中，GroundingDINO可以用来进行遥感影像解译，可以减少人工工作量。 Grounding DINO相对于其他方法有以下几点优势： 其transformer结构更接近于自然语言处理模型，因此更容易同时处