overeasy
1.0.0
Overeasy ช่วยให้คุณสามารถเชื่อมโยงโมเดลการมองเห็นแบบ Zero-shot เพื่อสร้างไปป์ไลน์แบบ end-to-end ที่กำหนดเองสำหรับงานต่างๆ เช่น:
การตรวจจับกล่องขอบเขต
การจำแนกประเภท
การแบ่งส่วน (เร็ว ๆ นี้!)
ทั้งหมดนี้สามารถทำได้โดยไม่จำเป็นต้องรวบรวมและใส่คำอธิบายประกอบชุดข้อมูลการฝึกอบรมขนาดใหญ่
Overeasy ทำให้การรวมโมเดล Zero-Shot ที่ได้รับการฝึกไว้ล่วงหน้าเข้าด้วยกันเป็นเรื่องง่าย เพื่อสร้างโซลูชันคอมพิวเตอร์วิทัศน์แบบกำหนดเองที่ทรงพลัง
มันง่ายอย่างที่คิด
pip ติดตั้งมากเกินไป
สำหรับการติดตั้งส่วนเสริม โปรดดูเอกสารของเรา
Agents : เครื่องมือพิเศษที่ทำงานการประมวลผลภาพเฉพาะ
Workflows : กำหนดลำดับของตัวแทนเพื่อประมวลผลภาพในลักษณะที่มีโครงสร้าง
Execution Graphs : จัดการและแสดงภาพไปป์ไลน์การประมวลผลภาพ
Detections : แสดงถึงกรอบขอบเขต การแบ่งส่วน และการจำแนกประเภท
สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับประเภท โครงสร้างไลบรารี และรุ่นที่มีจำหน่าย โปรดดูที่เอกสารของเรา
หมายเหตุ: หากไม่มี GPU ในเครื่อง คุณจะเรียกใช้ตัวอย่างของเราได้โดยการทำสำเนาสมุดบันทึก Colab นี้
ดาวน์โหลดภาพตัวอย่าง
!wget https://github.com/overeasy-sh/overeasy/blob/73adbaeba51f532a7023243266da826ed1ced6ec/examples/ construction.jpg?raw=true -O construction.jpg
ตัวอย่างขั้นตอนการทำงานเพื่อระบุว่าบุคคลสวม PPE ในสถานที่ทำงานหรือไม่:
จากการนำเข้าที่มากเกินไป *จาก overeasy.models นำเข้า OwlV2 จากการนำเข้า PIL Imageworkflow = Workflow([# Detect each head in the input imageBoundingBoxSelectAgent(classes=["person's head"], model=OwlV2()),# ใช้การปราบปรามแบบไม่ใช่สูงสุดเพื่อลบ กล่องขอบเขตที่ทับซ้อนกัน NMSAgent (iou_threshold = 0.5, Score_threshold = 0), # แยกรูปภาพอินพุตออกเป็นรูปภาพของ headSplitAgent(),# จำแนกอิมเมจที่แยกแต่ละอันโดยใช้ CLIPClassificationAgent(classes=["hard hat", "no hard hat"]),# แมปชื่อคลาสที่ส่งคืนClassMapAgent({"hard hat": "has ppe", "no หมวกแข็ง": "no ppe"}),# รวมผลลัพธ์กลับเข้าไปใน BoundingBox DetectionJoinAgent()
])image = Image.open("./ construction.jpg") ผลลัพธ์, กราฟ = workflow.execute(image)workflow.visualize(graph)นี่คือไดอะแกรมของเวิร์กโฟลว์นี้ แต่ละเลเยอร์ในกราฟแสดงถึงขั้นตอนหนึ่งในเวิร์กโฟลว์:
คุณลักษณะรูปภาพและข้อมูลในแต่ละโหนดจะถูกใช้ร่วมกันเพื่อแสดงภาพสถานะปัจจุบันของเวิร์กโฟลว์ การเรียกใช้ฟังก์ชัน visualize บนเวิร์กโฟลว์จะสร้างอินสแตนซ์ Gradio ที่มีลักษณะเช่นนี้
หากคุณมีคำถามหรือต้องการความช่วยเหลือ โปรดเปิดปัญหาหรือติดต่อเราที่ [email protected]
มาสร้างโมเดลวิชั่นที่น่าทึ่งด้วยกันไหม ?!
