千问（Qwen）视觉语言大模型，特别是最新的 Qwen2.5-VL 系列，提供了强大的零样本（zero-shot）文本提示检测能力，也就是视觉定位（Visual Grounding）。这意味着你无需微调模型，只需通过自然的文本指令，就能让模型识别并定位出图像中指定物体的位置，并以边界框的形式返回结果。以下是基于 Python 实现单张图像文本提示检测的具体方法，主要使用 Hugging Face 的 库。整个流程可以分为环境准备、加载模型、准备数据、执行推理和解析结果几个部分。
1、环境准备
首先，需要安装必要的 Python 库。
- 加载模型和处理器
选择你想使用的 Qwen2.5-VL 模型，例如 。模型加载时会自动下载权重，请确保网络通畅。python代码如下
执行上面的python语句，提示：'[WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败。’ thrown while requesting HEAD https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct/resolve/main/config.json
问题原因：这个错误是因为你的网络环境（很可能在中国大陆）无法正常连接 Hugging Face 的服务器，导致模型文件下载失败。 错误是典型的网络连接超时问题。
解决方法：最推荐的方法，通过阿里云的ModelScope平台下载，速度快且稳定。
安装ModelScope：pip install modelscope
千问 Qwen 教程
3.模型测试
编写python代码如下
执行命令如下：
第一执行会自动下载模型下载。
因为检测的文本提示为red cars 所以检测效果如下图所示
发布者：Ai探索者，转载请注明出处：https://javaforall.net/274100.html原文链接：https://javaforall.net
