多模态目标识别代码示例

多模态目标识别通常涉及结合图像、文本或其他形式的数据来进行更准确的对象检测和识别。以下是一个简单的Python代码示例，使用深度学习框架如PyTorch和MMDetection库，该库支持多模态任务：

import torch
from mmdet.models import build_detector
from mmdet.apis import init_detector, inference_detector

# 初始化预训练的多模态模型
config_file = 'path_to_your/config.yaml'  # 配置文件路径
checkpoint_file = 'path_to_your/checkpoint.pth'  # 模型权重文件路径
model = init_detector(config_file, checkpoint_file)

# 假设我们有图像数据和文本描述
image_path = 'path_to_image.jpg'
text_description = "This is a cat on the table"

# 将文本转换为特征向量（例如通过BERT等模型）
text_embedding = get_text_embedding(text_description)  # 使用相应的文本处理模块

# 融合图像和文本特征
multi_modal_data = {'img': img_tensor, 'txt': text_embedding}  # 这里img_tensor是加载的图像张量

# 执行多模态推理
result = model(return_loss=False, rescale=True, **multi_modal_data)

# 输出识别的目标及其置信度
for bboxes, scores in result:
    for bbox, score in zip(bboxes, scores):
        print(f"Detected object: Class {bbox[4]}, Confidence: {score:.2f}")