点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”
作者：Ajay Kumar Reddy
编译：ronghuaiyang
导读
在这篇指南中，我们将深入了解这款由微软发布的名为Florence-2的模型，它旨在解决多种不同的视觉任务。
引言
原始Transformer的引入为当前的大型语言模型铺平了道路。同样，在引入变换器模型之后，视觉变换器（ViT）也被提出。就像擅长理解文本和根据响应生成文本的变换器一样，视觉变换器模型被开发出来以理解图像并根据图像提供信息。这些发展导致了视觉语言模型的出现，这些模型擅长理解图像。微软在此基础上又迈出了一步，推出了一款能够用单一模型完成多种视觉任务的模型。在这篇指南中，我们将深入了解这款由微软发布的名为Florence-2的模型，它旨在解决多种不同的视觉任务。
学习目标
介绍Florence-2，一款视觉语言模型。
了解Florence-2训练所使用的数据。
了解Florence-2家族中的不同模型。
学习如何下载Florence-2。
编写代码以使用Florence-2执行不同的计算机视觉任务。
什么是Florence-2？
Florence-2是由微软团队开发的一款视觉语言模型（VLM）。Florence-2有两种大小版本：一种是0.23B版本，另一种是0.77B版本。这两个模型的尺寸都较小，使得每个人都可以在CPU上运行这些模型。Florence-2的设计理念是单个模型能够解决多种问题。Florence-2被训练来解决不同的任务，包括物体检测、物体分割、图像标题生成（甚至是生成详细的标题）、短语分割、OCR（光学字符识别），以及这些任务的组合。
Florence-2视觉语言模型是在FLD 5B数据集上训练的。这个FLD-5B数据集是由微软团队创建的。该数据集包含大约1.26亿张图像上的54亿条文本注释。其中包括13亿条文本区域注释、5亿条文本注释和36亿条文本短语区域注释。Florence-2接受文本指令和图像输入，为诸如OCR、物体检测或图像标题生成等任务生成文本结果。
该架构包含一个视觉编码器，随后是一个Transformer编码解码器块；对于损失函数，它们采用标准的交叉熵损失。Florence-2模型执行三种类型的区域检测：用于物体检测的框表示、用于OCR文本检测的四边形框表示以及用于分割任务的多边形表示。
使用Florence-2进行图像标题生成
图像标题生成是一项视觉语言任务，给定一张图像，深度学习模型将输出关于该图像的标题。这个标题可以是简短的也可以是非常详细的，取决于模型的训练情况。执行此类任务的模型是在大量的图像标题数据上进行训练的，在这里它们学习如何根据给定的图像输出文本。它们训练的数据越多，就越能更好地描述图像。
下载和安装
我们将从下载和安装一些我们需要运行Florence视觉模型的库开始。
transformers： HuggingFace 的 Transformers 库提供了多种用于不同任务的深度学习模型，您可以下载这些模型。
accelerate： HuggingFace 的 Accelerate 库通过GPU加速模型推理时间，从而提高模型服务的速度。
flash_attn： Flash Attention 库实现了比原始算法更快的注意力机制，并在 Florence-2 模型中使用。
einops： Einstein Operations 简化了矩阵乘法的表示，并在 Florence-2 模型中实现。
下载Florence-2模型
现在，我们需要下载Florence-2模型。为此，我们将使用以下代码。
我们首先导入 和 。
然后我们将模型名称存储在变量 中。在这里，我们将使用 Florence-2 大型微调模型。
接着我们通过调用 函数并传入模型名称以及设置 来创建 的实例，这将从 HuggingFace 仓库下载模型。
然后我们通过调用 将模型设置为评估模式，并通过调用 将其发送到 GPU。
接下来我们通过调用 并传入模型名称以及设置 为 来创建 的实例。
类似于 。但是 类处理文本和文本分词。而 则处理文本和图像分词，因为 Florence-2 处理图像数据，所以我们使用 。
现在，让我们选取一张图像：
生成标题
现在我们将这张图像提供给 Florence-2 视觉语言模型，并要求它生成一个标题。
我们首先创建提示。
然后，我们将提示和图像一起提供给处理器类，并返回 PyTorch 张量。我们将它们发送到 GPU，因为模型位于 GPU 上，并将其存储在变量 中。
变量包含 （即token ID）和图像的像素值。
然后我们调用模型的 函数，并传入 和图像像素值。我们将最大生成token数设置为 512，将采样设置为 False，并将生成的token存储在 中。
然后我们调用处理器的 函数，传入 并将 标志设置为 False。这将返回一个列表，因此我们需要列表的第一个元素。
最后，我们通过调用 并传入生成的文本、任务类型以及图像尺寸作为元组来对生成的文本进行后处理。
运行代码并查看上面的输出图片，我们可以看到模型为这张图像生成的标题是“An umbrella and lounge chair on a beach with the ocean in the background”。上面的图像标题非常简短。
提供提示
我们可以进一步通过提供其他提示，如 和 来尝试。
尝试这种方法的代码如下：
在这里，我们使用了 和 作为任务类型，并可以在上面的图片中看到运行代码后的结果。 产生了输出 “In this image we can see a chair, table, umbrella, water, ships, trees, building and sky with clouds.”，而 提示产生了输出 “An orange umbrella is on the beach. There is a white lounge chair next to the umbrella. There are two boats in the water.” 因此，通过这两个提示，我们可以在图像标题生成中获得更多的细节，而不是常规的提示。
使用Florence-2进行物体检测
物体检测是计算机视觉中一个广为人知的任务。它涉及到根据一张图像找到某个物体。在物体检测中，模型识别图像并提供围绕物体的边界框的 X 和 Y 坐标。Florence-2 视觉语言模型非常能够根据图像检测物体。
让我们尝试使用下面这张图像：
在这里，我们有一张图像，图中是一辆明亮的橙色面包车在路上行驶，背景是一座白色的建筑。
向Florence-2视觉语言模型提供图像
现在让我们将这张图像提供给 Florence-2 视觉语言模型。
物体检测的过程与我们刚刚完成的图像标题任务非常相似。唯一的区别是我们将提示改为 ，意味着物体检测。因此，我们将这个提示连同图像一起提供给处理器对象，以获取标记化的输入。然后我们将这些标记化的输入以及图像像素值提供给 Florence-2 视觉语言模型以生成输出。然后解码这个输出。
输出存储在名为 的变量中。变量 的格式为 。因此，Florence-2 视觉模型为每个标签输出边界框的 X、Y 坐标，即为图像中检测到的每个物体。
在图像上绘制边界框
现在，我们将使用我们得到的坐标在图像上绘制这些边界框。
为了在图像周围绘制矩形边界框，我们使用 matplotlib 库。
我们首先创建一个图形和一个轴，然后显示我们提供给 Florence-2 视觉语言模型的图像。
这里，模型输出的边界框是一个包含 X 和 Y 坐标的列表，在最终输出中，有一个边界框列表，也就是说每个标签都有自己的边界框。
因此，我们遍历边界框列表。
然后我们解包边界框的 X 和 Y 坐标。
然后我们使用上一步解包的坐标绘制一个矩形。
最后，我们将这个矩形添加到我们正在显示的图像上。
我们还需要在边界框上添加一个标签，以指示边界框包含什么物体。
最后，我们移除轴。
运行这段代码并查看图片，我们可以看到 Florence-2 视觉语言模型为我们提供的面包车图像生成了大量的边界框。我们看到模型检测到了面包车、窗户和轮子，并且能够为每个标签给出正确的坐标。
标题到短语定位
接下来，我们有一个被称为“标题到短语定位”的任务，这是 Florence-2 模型支持的。模型的工作方式是，给定一张图像和它的标题，短语定位的任务是找出标题中提到的每个/最相关的实体/对象对应图像中的区域。
我们可以通过以下代码来看看这个任务：
在这里，对于提示，我们给出的是 “<CAPTION_TO_PHRASE_GROUNDING> An orange van parked in front of a white building”，其中任务是 “<CAPTION_TO_PHRASE_GROUNDING>”，短语是 “An orange van parked in front of a white building”。Florence 模型试图为从给定短语中提取的对象/实体生成边界框。让我们通过绘制结果来看看最终输出。
在这里，我们可以看到 Florence-2 视觉语言模型能够从中提取两个实体。一个是橙色的面包车，另一个是白色的建筑。然后 Florence-2 为这些实体生成了边界框。这样，给定一个标题，模型可以从标题中提取相关实体/对象，并能够为这些对象生成相应的边界框。
使用Florence-2进行分割
分割是一个过程，其中取一张图像并为图像的多个部分生成掩码。每个掩码都是一个物体。分割是物体检测的下一阶段。在物体检测中，我们只找到图像的位置并生成边界框。但在分割中，不是生成矩形边界框，而是生成与物体形状相匹配的掩码，就像为那个物体创建一个掩码一样。这很有帮助，因为我们不仅知道物体的位置，还知道物体的形状。幸运的是，Florence-2 视觉语言模型支持分割。
对图像进行分割
我们将尝试对我们的面包车图像进行分割。
这里的过程类似于图像标题生成和物体检测任务。我们首先提供提示。
这里的提示是 “<REFERRING_EXPRESSION_SEGMENTATION>two black tires”，其中任务是分割。
分割将基于提供的文本输入，这里是 “two black tires”。
因此，Florence-2 模型将尝试生成与这个文本输入和提供的图像紧密相关的掩码。
这里的结果变量格式为 {": { 'Polygons': [[[polygon]], ...], 'labels': ['', '', ...] }}"，其中每个对象/掩码由一组多边形表示。每个多边形的形式为 [x1,y1,x2,y2,...xn,yn]。
创建掩码并在实际图像上叠加
现在，我们将创建这些掩码并在实际图像上叠加，以便更好地可视化它们。
解释
首先，我们从 PIL 库导入各种工具用于图像处理。
我们创建原始图像的一个深拷贝，并将 “<REFERRING_EXPRESSION_SEGMENTATION>” 的值存储在一个新变量中。
接下来，我们通过调用 方法并传入实际图像的副本创建一个 ImageDraw 实例来加载图像。
然后，我们遍历多边形和标签值的组合。
对于每个多边形，我们遍历单个多边形 并对其进行重塑。此时 是一个多维列表。
我们知道一个多边形至少有三个顶点，这样才能连接起来。因此，我们检查有效性条件，确保 列表至少有三个列表项。
最后，我们通过调用 方法并传入 来在实际图像的副本上绘制该多边形。同时我们还指定轮廓颜色和填充颜色。
如果 Florence-2 视觉语言模型为这些多边形生成了标签，那么我们还可以通过调用 函数并传入标签来在实际图像的副本上绘制这些文本。
最后，在绘制完 Florence-2 模型生成的所有多边形之后，我们通过调用 IPython 库的 函数来输出图像。
Florence-2 视觉语言模型成功地理解了我们的查询 “two black tires”，并且推断出图像中包含了一辆具有可见黑色轮胎的车辆。模型为这些轮胎生成了多边形表示，并用蓝色进行了遮罩。由于 Microsoft 团队精心准备的强大训练数据，该模型在多样化的计算机视觉任务中表现出色。
Florence-2 是由 Microsoft 团队从零开始创建和训练的视觉语言模型。与其他视觉语言模型不同，Florence-2 执行各种计算机视觉任务，包括物体检测、图像标题生成、短语物体检测、OCR、分割以及这些任务的组合。在这篇指南中，我们了解了如何下载 Florence-2 大型模型以及如何使用不同的提示与 Florence-2 进行不同的计算机视觉任务。
关键要点
Florence-2 模型有两个版本。一种是基础版，拥有 0.23 亿参数；另一种是大型版，拥有 0.7 亿参数。
Microsoft 团队在 FLD 5B 数据集上训练了 Florence-2 模型，这是一个包含不同图像任务的图像数据集，由 Microsoft 团队创建。
Florence-2 接受图像和提示作为输入。提示定义了 Florence-2 视觉模型应执行的任务类型。
每个任务都会生成不同的输出，所有这些输出都以文本格式生成。
Florence-2 是一个开源模型，采用 MIT 许可证，因此可以用于商业应用。
—END—
英文原文：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/07/how-to-perform-computer-vision-tasks-with-florence-2/
请长按或扫描二维码关注本公众号