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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 想象一下，能够在图像中检测到完全新类别的对象，而不必对这些特定对象进行模型训练。这就是零样本目标检测的魔力！这种强大的技术允许你使用预训练模型，根据简单的文本描述在图像中检测对象。 在这篇博客中，我们将探讨OWL-ViT（开放世界定位的视觉变换器）和Hugging Face如何结合在一起，使零样本目标检测变得易于访问和高效。所以系好安全带，让我们一起深入到无需大量标记训练数据就能识别图像中对象的世界！ 什么是零样本目标检测？ 传统上，目标检测模型需要大量的标记数据——想象一下，有无数的汽车和飞机图像来训练模型在图像中找到它们。零样本检测打破了这一模式。在这里，模型在训练期间学习文本和图像之间的关系。所以你不需要预先标记的汽车图像，你只需提供文本
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