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OverEasy：加速零样本视觉模型创建与执行的Python框架
#计算机视觉 #Python编程 #模型部署 #数据驱动框架 #工作流管理 #人工智能辅助工具
创建强大的零样本视觉模型！
Overeasy 允许您链式调用零样本视觉模型，以创建自定义的端到端流水线来完成以下任务：
- 📦 边界框检测
- 🏷️ 分类
- 🖌️ 分割（即将推出！）
所有这些都无需收集和标注大型训练数据集即可实现。
Overeasy 使得结合预训练的零样本模型来构建强大的自定义计算机视觉解决方案变得简单。
安装
像这样简单
有关安装额外内容，请参阅我们的文档。
主要功能
🤖 Agents：执行特定图像处理任务的专用工具。
🧩 Workflows：定义处理图像的 Agents 序列。
🔗 Execution Graphs：管理和可视化图像处理流水线。
🔎 Detections：表示边界框、分割和分类。
文档
有关类型、库结构和可用模型的更多详细信息，请参阅我们的文档。
示例用法
注意：如果您没有本地 GPU，您可以通过复制这个 Colab 笔记本 来运行我们的示例。
下载示例图像
识别施工现场人员是否佩戴PPE的示例工作流：
图表
这是此工作流的图表。图中的每一层表示工作流中的一个步骤：
overeasy
overeasy-sh • Updated Jun 25, 2024
每个节点中的图像和数据属性结合起来用于可视化工作流的当前状态。调用
visualize 函数将生成一个类似于这个的 Gradio 实例。支持
如果您有任何问题或需要帮助，请打开一个 issue 或通过 [email protected] 联系我们。
让我们一起构建惊人的视觉模型 🍳!
- 作者:Doiiars
- 链接:https://notion.doiiars.com/article/over-easy?target=comment
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。