Neural Deep

VLM заменит CV?

Ты знал что qwen 2.5 VL вернет тебе bbox?

А теперь магия без рук!

Я взял этот квен Qwen2.5-VL-72B-Instruct-FP8-Dynamic

Взял на иммерс эту тачку https://immers.cloud/flavor/view/?id=984 (Цена, месяц = 269 660,16 ₽)

Наконец дождался пока vLLM обновится и станет поддерживать 2.5 VL

Взял вот такой код

OBJECT_JSON_SCHEMA = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "objects": {
            "type": "array",
            "items": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "bbox_2d": {
                        "type": "array",
                        "description": "Coordinates of the table bounding box [x1, y1, x2, y2]",
                        "items": {
                            "type": "integer"
                        }
                    },
                    "label": {
                        "type": "string",
                        "description": "Object label, e.g. 'table'"
                    }
                },
                "required": ["bbox_2d", "label"]
            }
        }
    },
    "required": ["objects"]
}

Получил вот такой ответ

{
  "id": "chatcmpl-9a5edf7433e246b78376c4f18bdbf263",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1741078401,
  "model": "qwen2.5-vl-72b-instruct",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "reasoning_content": null,
        "content": "{\"objects\": [{\"bbox_2d\": [54, 126, 532, 434], \"label\": \"table\"}]}",
        "tool_calls": []
      },
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "stop",
      "stop_reason": null
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 724,
    "total_tokens": 760,
    "completion_tokens": 36,
    "prompt_tokens_details": null
  },
  "prompt_logprobs": null
}

Но это только начало просто вернуть bbox таблицы это легко

По мимо этого мы можем получить содержимое, но ведь есть кейсы сложнее

А что если прислать сообщения из тг например?
Определить sender'ов и сразу в один проход достать текст?

  "objects": [
    {
      "bbox_2d": [
        58,
        292,
        540,
        360
      ],
      "label": "Кстати вы знали что Qwen 2.5 VL может выдавать bbox объектов? https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-vl/",
      "sender": "user1",
      "type": "text"
    },
    {
      "bbox_2d": [
        60,
        374,
        276,
        404
      ],
      "label": "о спасибо попробую",
      "sender": "user2",
      "type": "text"
    },
    {
      "bbox_2d": [
        60,
        413,
        490,
        466
      ],
      "label": "00:19, 72.9 KB",
      "sender": "user2",
      "type": "voice"
    }

Да на х4 4090 это около 35 секунд, но!
Сам текст она достала нем немного ужасно, но с этим уже можно работать!

Я вас направил! Дальше я думаю вы знаете как использовать это в бизнесе и стартапах!

👍17🔥6❤3

2.14K views09:38