APPLICATION
C++运行YOLO进行目标检测
使用像Ultralytics这样的用户友好库，用Python运行目标检测模型已经变得非常简单，但是如何用C++运行YOLO模型呢？
OBJECT DETECTION
MODEL-ZOO
微调PaliGemma优化目标检测
虽然 PaliGemma 具有零样本能力（这意味着模型无需微调即可识别物体），但这种能力是有限的。Google 强烈建议对模型进行微调，以在特定领域获得最佳性能。
MODEL-ZOO
Gemini目标检测实测
我们熟悉 Gemini 令人印象深刻的多模态能力，尤其是在推理图像数据时——无论是字幕、OCR、分类还是识别图像中的特定内容。 与其开放模型对手 PaliGemma 不同，Gemini 模型并未专门针对对象检测任务进行训练。这一事实促使我进行了一些实验并撰写了这篇博客。 注意：在这里，当我们谈论对象检测时，我们的意思是通过绘制边界框来识别和定位对象，就像 YOLO、DETR、EfficientDet、Florence-2 和 PaliGemma 等模型一样。 所以，事不宜迟，让我们来看看 Gemini 是否可以执行对象检测和定位。如果是，在多大程度上？ 1、代码实现 我们只需要 Gemini API 密钥—不需要其他任何东西。我假设你已经熟悉 Gemini API。如果还不熟悉，请查看此博客以了解如何在 Google AI Studio 上创建 Gemini