regionclip-demo

מה זה

הכלי מציג יישום של RegionCLIP לזיהוי עצמים בתמונה מסוג zero-shot. אתם מעלים תמונה לתוך ממשק gradio, והוא מחזיר תמונה מעובדת שבה מסומנים האובייקטים והאזורים שזוהו על ידי הרשת.

מאחורי הקלעים הקוד מתבסס על ארכיטקטורות מבוססות Detectron2 כמו CLIPRCNN או CLIPFastRCNN, יחד עם שימוש במודל השפה google-bert/bert-base-cased. המערכת מחברת בין ייצוגי תמונה לטקסט לצורך איתור אזורים, וכוללת גם רכיבי RPN לחיתוך אזורי עניין מתוך הקלט הגולמי. בממשק משולבות דוגמאות מובנות להרצה מהירה כדי להדגים את הזיהוי על תמונות נבחרות.

מתאים ל

• בדיקת זיהוי ללא אימון

  בוחנים איך המודל מזהה עצמים מורכבים בתמונות בלי צורך בהגדרת קטגוריות מראש.

• השוואת ביצועים למחקר

  משווים את תוצאות תיחום האזורים מול פתרונות ראייה ממוחשבת מקבילים.

• התנסות בדוגמאות מוכנות

  מריצים בלחיצה את תמונות הדוגמה כדי לראות את איכות הסימון של הרשת.

איפה זה נופל

הבעיה המרכזית היא שההדגמה תקועה בשגיאת ריצה ולא עובדת כרגע בדפדפן. גם אם הקוד היה נטען בהצלחה, ריצה על מעבד רגיל של מודל כבד כזה צפויה להיות אטית מאוד ביחס להרצה על כרטיס מסך. מי שרוצה לבדוק את הביצועים האמיתיים של המודל יצטרך להוריד את הקוד ממאגר הגיטהאב של הפרויקט ולהריץ אותו באופן עצמאי בסביבה מקומית.

איך משתמשים

טוענים תמונה בקלט של הממשק או בוחרים מתוך רשימת הדוגמאות המוכנה, ולוחצים על כפתור ההרצה כדי לקבל את התמונה המסומנת. אין צורך בהתחברות או ביצירת חשבון.

ההדגמה מוגדרת על חומרה בסיסית של מעבד בלבד, ללא מאיץ גרפי. מעבר לכך, העמוד נמצא כרגע במצב של שגיאת ריצה, ולכן אי אפשר להריץ בו בדיקות בפועל עד שיתוקן.

הרישיון

הקוד מפורסם תחת רישיון apache-2.0, שמאפשר שימוש חופשי כולל שינויים והפצה מסחרית תחת תנאי הרישיון. לגבי המידע והתמונות שמועלים להדגמה, הם עוברים דרך השרתים שמארחים את הממשק ואין התחייבות לפרטיות.

• שימוש מסחרי
• שינוי הקוד
• הפצה מחדש
• שימוש בפטנטים

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗