使用零样本目标检测识别物体 | 附代码

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 在这篇文章中，我们将探讨如何使用Hugging Face的transformers库来使用零样本目标检测在冰箱图像中识别物体。这种方法允许我们在不需要针对这些物体进行特定预训练的情况下识别各种物品。以下是如何工作的代码的逐步指南。 在这种情况下，我们使用Google的OWL-ViT模型，该模型非常适合目标检测任务。该模型作为管道加载，允许我们将其作为目标检测器使用，设置非常简单。 # 导入必要的库 from transformers import pipeline 在这里，transformers库用于目标检测，利用Hugging Face的零样本目标检测模型。零样本模型是目标检测任务的强大工具，因为它们不需要对每个对象的特定数据集进行训练，而是能够开箱即用地理解各种对象的上下文。 # 从Hugging Face模型中心加载特定检查点 checkpoint = “google/owlv2-base-patch16-en ………………………………