Canonical: https://instain.ru/de/ai/grounding-dino/ Language: de IDEA Research Modell zur Erkennung von Objekten nach Text # Grounding DINO. Ordnet Textbeschreibungen Begrenzungsrahmen im Bild zu 4.23 / 5 [Katalogbewertung](https://instain.ru/de/ai/grounding-dino/#editorial-rating) [Offizielle Website ](https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO) Grounding DINO erhält ein Foto und einen Satz über das Thema. Das Modell gibt die Übereinstimmungsbewertungen und den Rahmen zurück, die auf dem ursprünglichen Rahmen überprüft werden können. ![IDEA Research Repository mit Beispielen zur Objekterkennung](https://instain.ru/assets/images/grounding-dino-screen-65beb29e744b-1200.webp) IDEA Research Repository mit Beispielen zur Objekterkennung. [Quelle öffnen ](https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO) ## Eine Kategorie, die man nennen kann Auf dem Foto des Regals stehen ein roter Becher, eine Dose und ein becherähnliches Glas. Grounding DINO erhält eine Phrase über die gewünschte Kategorie und gibt die Rahmen zurück, die er für geeignet hält. Für die erste Überprüfung beginnen Sie mit einem kurzen Titel des Artikels aus der Dokumentation und legen Sie einen Rahmen auf das Originalbild. Bewerten Sie den Treffer manuell. Die hohe Bewertung erklärt noch nicht, welches Merkmal des Modells wichtig war. ## Einstellung der Rahmen für die Schwelle Fotografieren Sie das Regal in mehreren Varianten. Einmal ist der gewünschte Gegenstand deutlich zu sehen, einmal wird er verdeckt, einmal fehlt er. Fügen Sie ein Bild mit einem Gegenstand von ähnlicher Farbe und anderer Form hinzu. Verwenden Sie für alle Bilder dieselbe Beschreibung. Ändern Sie den Schwellenwert und vergleichen Sie fehlende und überzählige Begrenzungsrahmen. Bei der Vorbereitung von Annotationen lassen sich überzählige Rahmen manuell entfernen. Für eine automatische Zählung kann eine andere Gewichtung der Fehler nötig sein. Speichern Sie das Ergebnis für ein Bild mit mehreren Tassen getrennt. Ein guter Treffer zeigt noch nicht, ob das Modell die anderen gefunden hat. ## Vom Ergebnis zum Markup Wenn der Rahmen für die spätere Bearbeitung benötigt wird, notieren Sie sich die Größe des Eingabebildes und die Art der Neuberechnung der Koordinaten. Um das Objekt genau vom Hintergrund zu trennen, benötigen Sie eine Konturmarkierung oder ein Segmentierungsmodell. Wenn Sie eine Phrase ändern, speichern Sie die Ergebnisse beider Formulierungen und wiederholen Sie die Kontrolle auf einem leeren Bild. Dies hilft zu bemerken, dass ein breiteres Wort die Anzahl der Übereinstimmungen aufgrund ähnlicher Objekte erhöht hat. ## Für welche Aufgaben geeignet - Auf dem Foto finden Sie Artikel, die als Wörter bezeichnet werden - Vergleichen Sie Lücken und zusätzliche Rahmen an verschiedenen Schwellenwerten Funktionen ## Stärken - Suche nach einem Objekt nach dem übergebenen Satz - Entwickler veröffentlicht Code, Gewichte und Beispiele Zu berücksichtigen ## Einschränkungen - Der Begrenzungsrahmen gibt die Position an, ohne die genaue Kontur zu bestimmen - Wortwahl und Schwellenwerte beeinflussen Anzahl und Qualität der Treffer ## Auswahl und Bedingungen Kostenlose Nutzung Ja Testphase Nicht bestätigt Keine Registrierung erforderlich Nicht bestätigt Russische Benutzeroberfläche Nicht bestätigt Lokale Installation Ja API Nicht bestätigt „Nicht bestätigt“ bedeutet, dass nicht genügend Informationen vorliegen. Die Funktion kann dennoch verfügbar sein; prüfen Sie die Angaben des Entwicklers. Eingabeformate Bild, Text Ergebnis Daten ### Bedingungen Die Bedingungen der Waage und des Codes sind im offiziellen Repository und in der Modellkarte angegeben. Ein eigener oder Cloud-Start erfordert Rechenressourcen. Der Begrenzungsrahmen gibt die Position an, ohne die genaue Kontur zu bestimmen. Von der Aufgabe zum ersten Ergebnis ## Praxisbeispiel Aufgabe Auf dem Foto finden Sie Artikel, die als Wörter bezeichnet werden Was Sie vorbereiten sollten Lehrmaterial Regale mit zwei Arten von Themen und Rahmen ohne die gewünschte Ansicht. ### Aufgabenbeschreibung oder Prompt Suchen Sie nach Objekten der Kategorie red mug. Speichern Sie die Koordinaten, Schätzungen und festgelegten Schwellenwerte für jedes Bild. ### Erwartetes Ergebnis Überprüfbare Rahmen und eine Liste von Auslassungen und falschen Treffern. ### So prüfen Sie das Ergebnis - Vergleichen Sie ähnliche Gegenstände einzeln. - Überprüfen Sie den leeren Rahmen und die Änderung der Schwelle. Ein redaktionelles Lernbeispiel für eine Aufgabenbeschreibung, kein Ergebnis eines eigenen Praxistests des Dienstes. Prüfen Sie die Verfügbarkeit des benötigten Modus, die Rechte am Ausgangsmaterial und die Bedingungen für die Nutzung des Ergebnisses. Details überprüfen ## Offizielle Quellen - [Offizielles Repository Grounding DINO ](https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO) - [Karte Grounding DINO Base ](https://huggingface.co/IDEA-Research/grounding-dino-base) Die Beschreibung basiert auf den Materialien des Entwicklers. Die Funktionen, Preise und Verfügbarkeit können variieren. Bitte überprüfen Sie die Quelle vor der Verwendung. Das Tool im Überblick Entwickler IDEA Research Kategorie [Code](https://instain.ru/de/category/code/) Zugang Es wird offizielle Gewichte, eine kompatible Bibliothek und ausreichende Rechenressourcen benötigen. Beginnen Sie mit einem Beispiel aus dem Entwickler-Repository. Zahlung Die Bedingungen der Waage und des Codes sind im offiziellen Repository und in der Modellkarte angegeben. Ein eigener oder Cloud-Start erfordert Rechenressourcen. API Keine separate API angegeben [Entwicklerbedingungen ](https://huggingface.co/IDEA-Research/grounding-dino-base) Katalogbewertung 4.23 / 5 Funktionen 4.40 / 5 Arbeitsszenarien 4.00 / 5 Ökosystem 4.30 / 5 Dokumentation 4.20 / 5 Die Punkte dienen der Orientierung im Katalog. Sie sind weder Nutzerbewertungen noch Ergebnisse persönlicher Tests. [Siehe Methodik ](https://instain.ru/de/methodology/)