AI交流(进群备注:VisionAgent)

VisionAgent是由LandingAI开发的可扩展视觉AI技术,旨在通过自动化代码生成、模型选择和部署流程,帮助开发者在几分钟内构建视觉功能应用。它支持图像/视频处理任务(如物体检测、图像分类),提供从快速原型开发到生产部署的全流程解决方案,并集成多款开源模型和工具。
VisionAgent的特点:
- 1. 支持图像/视频处理(物体检测、分类等)
- 2. 自动化AI代码生成与模型选择
- 3. 提供详细文档和快速入门指南
- 4. 集成florence2_object_detection等高效工具
- 5. AI驱动的数据标注辅助
- 6. 后处理步骤自动化
- 7. 支持云端或Streamlit应用部署
- 8. 多模型性能测试与优化
VisionAgent的功能:
- 1. 通过网页应用(va.landing.ai)快速原型开发
- 2. 本地安装库进行定制开发(pip install vision-agent)
- 3. 工业质检中的缺陷检测
- 4. 零售场景的商品识别与库存统计
- 5. 安防监控中的行为分析
- 6. 医疗影像的自动化分析
- 7. 自动驾驶中的实时物体检测
相关导航

LLaVA-NeXT官网 – 多模态视觉语言模型
LLaVA-NeXT 是一个先进的多模态模型,基于 LLaVA-1.5 进行改进,于 2023 年 10 月发布基础版本,并于 2024 年 1 月推出 LLaVA-NeXT。该项目旨在提升图像处理和语言理解能力,特别是在视觉推理、OCR(光学字符识别)和多模态指令遵循方面。LLaVA-NeXT 通过增加输入图像分辨率(最高达 672x672、336x1344、1344x336)以及改进视觉指令调整数据集,显著增强了模型性能。它还支持更大的语言模型,如 Mistral-7B 和 Nous-Hermes-2-Yi-34B,进一步提升了其能力。LLaVA-NeXT 的训练成本低,仅需约 32 个 GPU 运行一天,使用不到 100 万视觉指令调整样本,总训练数据为 131.8 万样本,计算成本分别为 7B 模型 8x20 GPU 小时、13B 模型 16x24 GPU 小时、34B 模型 32x30 GPU 小时。这使其训练效率高于许多竞争对手,成本低至其他模型的 100-1000 倍。LLaVA-NeXT 的开放源代码特性使其广受研究者欢迎,代码、数据和模型均可公开访问,得到了 A16Z 开源 AI 资助计划的支持。
暂无评论...