В работе исследуется применимость мультимодальной модели Grounding DINO для автоматической детекции и подсчёта микрококков на микроскопических изображениях в zero-shot режиме. Предложен алгоритмический пайплайн, включающий предобработку изображений, подбор текстовых промптов и метод нарезки изображений для обработки объектов малого размера. Проведён экспериментальный анализ влияния параметров модели на качество детекции с использованием метрик локализации и точности подсчёта. Полученные результаты демонстрируют перспективность open-vocabulary подхода для задач автоматизированного микробиологического анализа без дообучения на целевых данных.

Храпков А.В. (науч. рук. Самарин А.В.) Автоматическая детекция и подсчет микрококков на микроскопических снимках с использованием мультимодальных моделей // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17427