Florence-2 grounding

Florence-2 grounding locates the target of an instruction as an image point.

작업: point detection
크기: base, large at 768 px
설치: pip install "libreyolo[vlm]"
지원 티어: 별도 티어, v1.6.0부터 지원. 자체 팩토리와 계약을 갖춘 별도의 제품 영역입니다.
업스트림: Microsoft의 Florence-2, MIT. 논문, 소스
라이선스: 코드 MIT, 가중치 MIT. 상업적 사용

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bash

pip install "libreyolo[ground]"

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Python

from libreyolo import LibreGround, SAMPLE_IMAGE model = LibreGround("florence-2-base", device="cpu")result = model(SAMPLE_IMAGE, prompt="the person")print(result.points.xy)

Use prompt= or query= for one call, or set_query() for a persistent instruction. A list of instructions on one image returns at most one click per query. Multi-query calls on image lists or folders raise an error. Coordinates refer to the original image. Training, validation and export are not supported. See the grounding API.

Licensing

내려받는 특정 가중치의 Hugging Face 저장소에서 라이선스를 확인하십시오. LibreYOLO 조직의 모든 체크포인트에는 라이선스가 있으며 한 계열 안에서도 항상 같지는 않습니다. 해당 저장소가 신뢰할 수 있는 기준입니다. 아래 요약은 이 페이지를 마지막으로 검증했을 때 적용된 내용을 설명합니다.

관련 라이선스에 관한 설명이며 법률 자문이 아닙니다. 상업적으로 중요한 사안이라면 라이선스를 직접 읽고 별도의 법률 자문을 받으십시오.

원작: Florence-2, Microsoft
업스트림 라이선스: MIT
업스트림 소스: huggingface.co/microsoft/Florence-2-base
LibreYOLO 코드: MIT
가중치: MIT, huggingface.co/LibreYOLO에 다시 게시됨
해석: The model publisher declares MIT.

Citation

@article{xiao2023florence,
  title={Florence-2: Advancing a unified representation for a variety of vision tasks},
  author={Xiao, Bin and Wu, Haiping and Xu, Weijian and Dai, Xiyang and Hu, Houdong and Lu, Yumao and Zeng, Michael and Liu, Ce and Yuan, Lu},
  journal={arXiv preprint arXiv:2311.06242},
  year={2023}
}

huggingface.co/microsoft/Florence-2-large#bibtex에 있는 저자의 인용 블록에서 복사했습니다.

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Florence-2 grounding 아키텍처