在当前的人工智能领域，目标检测是一个重要的研究方向。然而，传统的目标检测模型需要大量的标注数据来进行训练，这不仅耗时而且成本高昂。为了解决这个问题，零样本目标检测技术应运而生。这种技术允许模型在没有看到任何标注数据的情况下，识别出图像中的特定对象。
在这篇文章中，将介绍如何使用DINO-GPT4V这一组合模型来进行零样本目标检测。DINO-GPT4V是由两个强大的模型——Grounding DINO和GPT-4V——组合而成的。Grounding DINO负责在图像中识别出通用的目标，而GPT-4V则进一步细化预测，识别出具体的汽车品牌。
这种两阶段的检测系统不仅可以识别出图像中的汽车位置，还能确定汽车的品牌。这在当前的零样本目标检测模型中是一项挑战性的任务。通过使用Autodistill生态系统，可以轻松地构建这样一个两阶段的检测系统，而无需编写复杂的代码。
首先，需要安装Autodistill及其相关的连接器。Autodistill是一个生态系统，它允许使用像CLIP和Grounding DINO这样的基础模型来标记数据，以便在训练微调模型时使用。通过安装Autodistill和Grounding DINO以及GPT-4V的连接器，可以开始构建检测系统。
接下来，将创建一个比较脚本。在这个脚本中，将使用Grounding DINO作为检测模型，GPT-4V作为分类模型。将在图像中检测汽车，并使用GPT-4V来识别每个区域中的特定汽车品牌。
通过这种方式，可以在不训练模型的情况下识别出特定的汽车品牌。这在当前的零样本目标检测模型中是一项挑战性的任务。通过使用DINO-GPT4V，可以显著减少训练模型所需的标记时间。
最后，将展示如何使用Autodistill来标记数据集，并训练一个微调的目标检测模型。通过这种方式，可以在没有互联网连接的情况下在边缘运行模型，或者将支持的模型（例如YOLOv8）上传到Roboflow进行部署，或者使用开源的Roboflow推理服务器在设备上部署模型。
如果对使用DINO-GPT4V进行模型训练感兴趣，欢迎与分享成果。可以在X或LinkedIn上标记@Roboflow，告诉用DINO-GPT4V做了什么。