T-Rex

T-Rex是一种交互式的对象计数模型，它通过视觉提示首先检测然后计数任何对象。这个模型具有几个特点，使其在各种情境下都能发挥出色的应用价值。

T-Rex的特点：

1. 开放集：T-Rex能够计数任何对象，不受预定义类别的限制。
2. 视觉可提示：用户可以提供视觉示例来指定需要计数的对象。
3. 直观的视觉反馈：T-Rex是基于检测的模型，可以提供直观的视觉反馈（即检测框），使用户能够评估结果的准确性。
4. 交互式：用户可以积极参与到计数过程中，以纠正错误。

T-Rex的工作方式：

• T-Rex提供三种主要的交互式对象计数/检测工作流程：
  1. 仅正面提示模式：通过单击或绘制框来检测然后计数图像中相似的对象。对于密集打包或小对象，也可以添加额外的视觉提示。
  2. 正面与负面提示模式：为解决由于相似对象造成的误检测，用户可以通过向误检测对象添加负面提示来纠正检测结果。
  3. 跨图像提示模式：该功能支持跨不同参考图像和目标图像的计数，适合自动注释使用。用户只需在一个参考图像上进行提示，T-Rex将在其他目标图像上检测对象。请注意，此功能仍在开发中，性能无法保证。

T-Rex的应用场景：

T-Rex适用于包括但不限于以下领域的检测/计数：农业、工业、畜牧业、生物学、医学、零售、电子、交通、物流、人类等。T-Rex还可以作为一个开放集对象检测器用于自动注释，其过程具有指数级的零样本检测能力，在密集和重叠场景中表现强劲。

何时使用T-Rex：

• 当需要对不同种类的对象进行计数或检测时。
• 在需要以用户定义的视觉样本为基础进行对象识别和计数的情况下。
• 当检测结果需要用户互动来优化或确认时。
• 在跨图像进行对象计数或自动注释需求的场景中。

T-Rex是一个强大且灵活的工具，旨在通过交互式视觉提示改善对象计数和检测的过程，适用于广泛的应用场景。