GitHub Stars
606
Forks数量
94
贡献者数量
4
许可证
MIT
收录理由
通用开放词汇检测器往往认不出某个团队真正关心的目标,比如自家特有的产品线或某种冷门零件。AViD 把 Grounding DINO 包装成一套微调工作流,让你用自己的标签去适配模型,而无需重训全部参数。它直接从 CSV 读取边界框标注,用 LoRA 作用于检测器的注意力、投影等层,还支持 EMA 来稳定训练过程。仓库里备有面向检测的评估环节,能输出 mAP、精确率、召回率和各类别汇总,同时提供 YAML 驱动的训练、单图推理和 Gradio 演示。对于只有少量标注数据的工程师来说,这相当于一条现成的路径,能直接得到领域专属的接地模型,省去手工拼装各种组件的麻烦。
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