OFA-视觉定位(英文)

视觉定位是什么？

如果你想找出某个物体在图片上的位置，你只需要输入对这个物体的描述，比如“a blue turtle-like pokemon with round head”， OFA模型便能框出它的所在位置。本页面右侧提供了在线体验的服务，欢迎使用！

本系还有如下模型，欢迎试用：

• large-通用场景-中文
• tiny-通用场景-英文

快速玩起来

玩转OFA只需区区以下数行代码，就是如此轻松！如果你觉得还不够方便，请点击右上角Notebook按钮，我们为你提供了配备好的环境（可选CPU/GPU），你只需要在notebook里输入提供的代码，就可以把OFA玩起来了！

from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
from modelscope.outputs import OutputKeys
ofa_pipe = pipeline(
    Tasks.visual_grounding,
    model='damo/ofa_visual-grounding_refcoco_large_en')
image = 'https://xingchen-data.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/maas/visual-grounding/visual_grounding.png'
text = 'a blue turtle-like pokemon with round head'
input = {'image': image, 'text': text}
result = ofa_pipe(input)
print(result[OutputKeys.BOXES])

OFA是什么？

OFA(One-For-All)是通用多模态预训练模型，使用简单的序列到序列的学习框架统一模态（跨模态、视觉、语言等模态）和任务（如图片生成、视觉定位、图片描述、图片分类、文本生成等），详见我们发表于ICML 2022的论文：OFA: Unifying Architectures, Tasks, and Modalities Through a Simple Sequence-to-Sequence Learning Framework，以及我们的官方Github仓库https://github.com/OFA-Sys/OFA。

Github  ｜  Paper   ｜  Blog

OFA模型规模：

为什么OFA是视觉定位的最佳选择？

OFA在视觉定位任务的经典公开数据集RefCOCO、RefCOCO+、RefCOCOg均取得当前最优表现，具体结果如下：

模型训练流程

训练数据介绍

本模型训练数据集是refcoco数据集。

训练流程

finetune能力请参考OFA Tutorial 1.4节。

模型局限性以及可能的偏差

训练数据集自身有局限，有可能产生一些偏差，请用户自行评测后决定如何使用。

相关论文以及引用信息

如果你觉得OFA好用，喜欢我们的工作，欢迎引用：

@article{wang2022ofa,
  author    = {Peng Wang and
               An Yang and
               Rui Men and
               Junyang Lin and
               Shuai Bai and
               Zhikang Li and
               Jianxin Ma and
               Chang Zhou and
               Jingren Zhou and
               Hongxia Yang},
  title     = {OFA: Unifying Architectures, Tasks, and Modalities Through a Simple Sequence-to-Sequence
               Learning Framework},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2202.03052},
  year      = {2022}
}