Deep Data Space によって開始された T-Rex2 オブジェクト検出テクノロジーは、テキスト プロンプトと画像タグの組み合わせにより、画像およびビデオのオブジェクト認識の分野で大きな利点を示しています。従来のモデルの制限を打ち破り、複数のワークフローをサポートし、事前トレーニングなしで効率的かつ正確なターゲットの位置決めを実現します。 T-Rex2の登場は、ターゲット検出技術に新たな可能性をもたらすとともに、今後のAI画像認識技術の更なる発展を予感させます。
T-Rex2 は、テキスト プロンプトと画像タグの組み合わせを通じて、画像内のさまざまなオブジェクトを正確に識別して位置を特定できる高度なテクノロジーです。写真やビデオ内の特定のオブジェクトを検索するために広く使用されています。 T-Rex2 は、事前トレーニングを必要とせずに複数のワークフローをサポートし、オブジェクト認識の効率と精度を向上させます。 Deep Data Space が発表した T-Rex2 テクノロジーは、従来のモデルの閉集合問題を解決し、ターゲット検出の分野に革新をもたらします。
T-Rex2 テクノロジーは効率的で正確で使いやすいため、複雑な事前トレーニング手順が不要で、ターゲット検出の効率が大幅に向上します。従来のモデルの閉集合問題を革新的に解決し、ターゲット検出の分野に革新的な変化をもたらし、より多くの分野での応用と発展が期待されます。