GroundingDino是什么模型，起什么作用

GroundingDino简介‌

GroundingDINO‌是一个强大的目标检测模型，它结合了视觉和文本信息，能够在图像中检测并识别出与给定文本描述相符的对象。 它可以检测任何对象，而不仅仅是训练过程中见过的特定对象。Grounding DINO比GLIP推理速度更快，但在要求实时检测场景中考虑起来仍然推理速度太慢。

GroundingDino详解

GroundingDino可以简单的理解为检测一切，通过输入文字我们就能在图片上找到对应的物品。

如上图所示，我们观测左边的图像，我们输入提示词类别椅子（chair） ， 属于COCO数据集的某个类别。该模型成功地检测到了这张图像上所有的椅子（chair）对象，检测结果很完美。 对于右边的图像，我们试图输入提示词狗的尾巴（dog's tail），显而易见，这个类别 当然不在任何常用的数据集中，但它仍然可以让模型正常检测识别，并给出正确的结果。

GroundingDino模型：

下载地址：https://github.com/storyicon/comfyui_segment_anything?tab=readme-ov-file

GroundingDino模型区别

GroundingDINO_SwinT_OGC和GroundingDINO_SwinB是两种不同的模型，它们之间的主要区别在于模型的大小、性能以及适用场景。

1. 模型大小：

• GroundingDINO_SwinT_OGC是一个相对轻量级的模型，其文件大小为694MB1。这里的“SwinT”代表“Swin Transformer Tiny”，意味着该模型在参数数量和计算复杂度上相对较低。

• GroundingDINO_SwinB则是一个较大的模型，文件大小为938MB1。这里的“SwinB”代表“Swin Transformer Base”，意味着该模型在参数数量和计算能力上更强。

2. 性能：

• GroundingDINO_SwinT_OGC在处理速度上更快，因为它具有更少的参数和更低的计算复杂度。然而，在处理复杂任务和需要更高准确性的场景中，它的表现可能会稍逊于GroundingDINO_SwinB。

• GroundingDINO_SwinB在性能上更强，因为它有更多的参数和更高的计算能力。这使得它在处理复杂任务和需要高精度的场景中更具优势，但相应地，它的处理速度可能会稍慢一些。

3. 适用场景：

• 如果你需要快速处理图像并且可以接受稍低的准确性，那么GroundingDINO_SwinT_OGC模型可能是更好的选择。

• 如果你的任务需要更高的准确性，特别是在处理复杂图像和场景时，那么GroundingDINO_SwinB模型会是更好的选择。

GroundingDino参考资料

GroundingDINO根据文本提示检测任意目标：https://zhuanlan.zhihu.com/p/675302234

GroundingDINO的使用以及最详细源码讲解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/680808735