DINO-X：通用视觉大模型助力智能识别与分析的新时代

DINO-X是一款由IDEA研究院开发的先进视觉大模型，具有开放世界对象检测与理解的强大能力。该模型支持文本、视觉及定制提示，能够自动识别图像中的各种对象，无需用户输入。DINO-X基于超过1亿样本的Grounding-100M数据集，在COCO、LVIS-minival及LVIS-val等多个基准测试中创造了新的性能记录。该产品分为两个版本：DINO-X Pro，专注于卓越的感知能力；以及DINO-X Edge，优化推理速度，适合边缘计算应用。DINO-X在长尾物体识别方面表现尤为出色，广泛适用于自动驾驶、智能安防等领域，为行业的智能化升级注入了新的动力。

DINO-X是什么

DINO-X是IDEA研究院推出的通用视觉大模型，具备开放世界对象检测与理解能力。支持文本、视觉和定制提示，能识别图像中的任何对象而无需用户提示。基于超过1亿样本的Grounding-100M数据集，DINO-X在COCO、LVIS-minival和LVIS-val基准测试中刷新性能记录。模型包含DINO-X Pro和DINO-X Edge两个版本，前者提供强大的感知能力，后者优化推理速度，适合边缘部署。DINO-X在长尾物体识别上表现出色，能广泛应用于自动驾驶、智能安防等领域，为产业升级带来新动力。

DINO-X的主要功能

• 开放世界对象检测与分割：能够检测和分割图像中的多种对象，包括长尾类别中不常见的物体。
• 短语定位：根据用户提供的文本短语，精确定位图像中的相应对象。
• 视觉提示计数：利用视觉提示，如绘制边界框或点，来统计特定对象的数量。
• 姿态估计：预测图像中人物或特定类别的关键点，例如人体或手部的姿态。
• 无提示对象检测与识别：支持无需任何提示即可检测到图像中的各种对象。
• 密集区域字幕：为图像中的特定区域生成详细的描述性字幕。
• 基于对象的问答：能回答关于图像中特定对象的提问。

DINO-X的技术原理

• Transformer编码器-解码器架构：采用Transformer架构，利用编码器提取图像特征，解码器则负责对象检测与理解。
• 多模态预训练：在大规模Grounding-100M数据集上进行预训练，使DINO-X学习到丰富的视觉与语言特征，增强其开放词汇的检测能力。
• 提示扩展：支持文本提示、视觉提示及定制提示，适应更广泛的检测场景。
• 多感知头集成：集成多种感知头，如边界框头、分割头、关键点头和语言头，以支持多样化的感知与理解任务。
• 两阶段训练策略：
  • 第一阶段：联合训练文本提示检测、视觉提示检测和对象分割任务。
  • 第二阶段：冻结DINO-X主干，单独训练关键点头和语言头，扩展模型的细粒度感知与理解能力。
• 知识蒸馏与FP16推理优化：通过知识蒸馏技术从Pro模型提取知识，并利用FP16量化技术提升推理速度。
• 语言头设计：DINO-X的语言头借助冻结的DINO-X提取对象标签，并与任务标签结合，通过自回归方式生成响应输出。

DINO-X的项目地址

• 项目官网：deepdataspace.com
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.14347

DINO-X的应用场景

• 自动驾驶：在自动驾驶汽车中实时识别与理解道路环境，包括行人、车辆和交通标志，从而提升安全性与反应能力。
• 智能安防：在监控系统中检测与识别可疑行为、入侵者及其他安全威胁，提高监控的智能化水平。
• 工业检测：用于制造业中的质量控制，检测产品缺陷，确保生产线的高效运转与产品质量。
• 机器人视觉：集成入服务机器人与工业机器人中，帮助其更好地理解周围环境，增强交互与操作能力。
• 辅助视障人士：应用于助盲设备中，帮助视障人士更好地理解与导航其周围环境。