DINO-X 开放平台

DINO-X 携手全球开发者共同打造视觉生态！一起看看海外开发者的脑洞和视觉产品图鉴，共同探索视觉技术的未来之路。

本文旨在展示 DINO-X 开放平台的模板商城的社区公开模板，为用户展现 DINO-X 定制模板在长尾场景适配性、识别精准度上的独特优势。

本文将带领读者共同探秘 DINO-X 开放平台的模板商城，一览其中定制模板的全景，共同发掘定制模板的无限潜力。

小白如何玩转 MCP？手把手教你从 0 到 1 搭建一套基于 DINO-X MCP 的饮食规划工作流，享受专属营养饮食顾问体验！

手把手教你怎么用 Cursor 和 Trae 调用 DINO-X MCP，搭建具备 SOTA 视觉检测性能的智能体和工作流！

定制模板是由 DINO-X 开放平台独家提供的一项能力。用户只需提供少量标注样本，即可训练出一个高质量的视觉模板（Embedding），用于模型推理中精准识别特定目标。

主流多模态模型正遭遇一场 “认知危机”：它们能写代码、做报告，却在最基础的视觉任务上栽跟头。DINO-X 模型选择了“视觉原生”的道路，推动 AI 真正跨越从“看到” 、“看清”，再到“看懂”的鸿沟。

本文介绍了一种创新的膳食管理方法，通过移动应用程序利用先进的目标检测模型 Grounding DINO 模型进行食物识别和个性化营养指导。

本研究旨在评估三种先进的目标检测模型——Grounding DINO、YOLO 和 DINO ，观察这些模型在 ARCADE 数据集上对冠状动脉造影图像中狭窄（血管变窄）的自动检测性能。

本文旨在重温并展示 AWS 团队于 2024 年 10 月发布的基于 DINO 模型构建的垂直电商图像搜索解决方案，并 DINO 模型在包括电商在内的垂直行业的应用提供参考和灵感。

为了提升目标检测模型在 REC 领域的能力，研究人员决定以”人“这一应用场景作为突破点，以此试验并探讨目标检测模型未来的 REC 改进方向，并提出了 DINO-XSeek 的前身 RexSeek。

DINO-X 代表了开放世界目标检测和理解的重大进步。通过将多种感知任务统一到单个模型中并支持灵活的提示机制，该模型为全面的图像分析提供了一个多功能框架。

本文将带领读者，了解 DINO 家族首个开集目标检测模型 Grounding DINO，探讨其创新奥秘。

本文将带读者了解目标检测模型 Grounding DINO 和 DINO-X 的始祖 DINO。该模型不仅在端到端目标检测方面取得重大突破，还显著提升了训练效率，使类 DETR 模型更适用于实际应用。