MiracleVision是基于ChinaAi的GPT模型进行训练的一个视觉任务解决模型，可以用于图像分类、物体检测、图像生成等多个领域，其功能非常强大。
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MiracleVision是基于ChinaAi的GPT模型进行训练的一个视觉任务解决模型。它可以用于图像分类、物体检测、图像生成等多个领域，其功能非常强大。以下是MiracleVision视觉大模型的使用教程和详细示例。
一、安装MiracleVision
首先，你需要安装MiracleVision及其依赖项。你可以在Python中使用pip安装MiracleVision:
```pip install miracle-vision```
此外，还需要下载ChinaAi API的API密钥，并将其设置为环境变量。你可以https://beta.ChinaAi.com/signup/waitlist=platform注册并获取API密钥。
二、使用MiracleVision
一旦你完成了安装和API密钥的设置，就可以开始使用MiracleVision了。
可灵大模型
可灵大模型（Kling）是由快手大模型团队自研打造的视频生成大模型
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1、使用MiracleVision进行物体检测的Python代码示例：
```pythonimport miraclevision# 创建MiracleVision对象mv = miraclevision.MiracleVision()# 加载物体检测模型mv.load_model("object_detection")# 加载图像image_path = "/path/to/image.jpg"image = miraclevision.Image(image_path)# 进行物体检测results = mv.object_detection(image)# 输出检测结果for result in results: print(result["label"], result["confidence"], result["box"])```
在这个示例中，我们首先创建了一个MiracleVision对象，然后使用`load_model()`方法加载了名为“object_detection”的模型。接下来，我们加载一张图片并将其传递给MiracleVision对象的`object_detection()`方法进行物体检测。最后，我们遍历检测结果，并输出每个检测到的物体的标签、置信度和边界框。
请注意，MiracleVision需要在计算机上安装并配置正确的依赖项才能运行。如果您在使用MiracleVision时遇到问题，请查看MiracleVision文档以获取更多信息。
2、使用MiracleVision进行图像分类的示例代码：
```pythonimport miraclevision as mv# 加载ImageNet数据集标签classnames = mv.get_imagenet_labelname()# 加载模型（这里使用VGG16模型）model = mv.load('vgg16')# 读取要分类的图片img = mv.imread('test.jpg')# 对图片进行预处理img = mv.resize(img, (224, 224))img = mv.preprocess_input(img)# 进行图像分类pred = model.predict(img)# 输出结果print(classnames[pred.argmax()])```
该代码首先加载了ImageNet数据集的标签名称，然后加载了一个已经预训练好的VGG16模型。接着通过调用`mv.imread`函数将要分类的图片读入内存，并使用`mv.resize`函数和`mv.preprocess_input`函数对其进行预处理。最后，将处理后的图像输入到模型中进行推断，并返回预判结果，输出结果为预判出来的物体类别名称。
以上就是MiracleVision视觉大模型的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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