Grounding DINO 1.5 Practice!! - Grounding DINO 1.5 실습!!

🦖 Grounding DINO 1.5 Practice!!

Previously with groundingDINO, we were able to perform object detection using flexible prompts like sentences or words.

Today, we’ll practice with the next version: Grounding DINO 1.5!
Unlike the previous version’s practice, which was open source,
starting from version 1.5, the IDEA-research team has opted not to open source the model.

Instead, they offer usage via DeepDataSpace, the official platform.
This suggests that their research on Grounding DINO 1.5 may not be aimed at open scientific conferences.

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🧱 1. Accessing and Registering on the Platform

• Go to DeepDataSpace and sign up!
• Besides China-based OAuth options like WeChat, Google OAuth is also available.

• Upon registering, you get a 20 yuan credit (~5,000 KRW) — which is more than enough for testing!

  

• You can also check out their official API documentation!

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📦 2. Testing DINO on the Site

I tested the model directly on their playground!
They offer the publicly known 1.5 Pro and Edge models — even a 1.6 version is available!

I wanted to see if it could segment inside objects better than before,
so I tested with an image of a baseball bat and used the prompt:
“handle of baseballbat”

Result? It didn’t differ much from the older version…

Oh well~~

I tried more prompts to see what else it can detect well — and honestly, it detects words very effectively!

baby drinking water

bottle

chair

cap

man with short sleeves — still weak with full-sentence prompts!

child

photo frame

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🎉 Conclusion

As I felt with the original groundingDINO —
Openset Detection, where you can use free-form prompts, is incredibly powerful!
While it’s unfortunate that you can’t download and run the model due to its closed-source nature,
on the flip side, testing and using it through an API is super convenient.
And the cost doesn’t seem too high either!

Here’s to hoping more models like this become open source in the future —
Jiayou!

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🦖(한국어) Grounding DINO 1.5 실습!!

문장, 단어 등 자유로운 프롬포트를 바탕으로
객채탐지를 할 수 있었던 groundingDINO
오늘은 그 다음 버전엔 Grounding DINO 1.5 에 대한 실습입니다!
기존 실습 처럼 오픈소스라면 좋으련만,,
이 연구를 진행한 IDEA-research에서는 1.5모델부터는!!
DeepDataSpace 라는 공식플랫폼 을 통해,
오픈소스가 아니라 API 혹은 사이트에서의 적용 방식으로 보여줍니다.
이에 이들의 grounding DINO 1.5 연구도 컨퍼런스에 제출하는 목적은 아닌것 같습니다

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🧱 1. 사이트 접속 및 가입

• DeepDataSpace에 접속하여 가입해줍니다!!
• Wechat 등 중국 Oauth 방식 외에도 Google Oauth 도 가능합니다!!

• 가입하면 기본 20위안 (5천원정도!) 의 크레딧을 주고 이정도면 충분합니다!!

  

• 공식 문서에서 API 호출에 대한 설명도 확인할 수 있습니다!

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📦 2. 사이트에서 DINO 테스트해보기!

저는 playground 에서 직접 모델을 테스트 해보겠습니다!!
논문으로 공개된 1.5도 Pro, edge로 그리고 1.6 모델도 있더라구요!!

지난 모델에서 잘 못했던 객채 내부 분할도 잘할까? 하는 마음에
야구 방망이 사진에 handle of baseballbat 이라는 프롬포트를 넣어보았습니다!

결과는,, 기존 모델과 차이가 없었습니다..

그랬구나~~

이제는 그 외에 아래와 같은 프롬포트 들로 테스트를 해보았습니다!!
단어들의 탐지는 정말 잘하는것 같아요~!

baby drinking water

bottle

chair

cap

man with short sleeves : 여전히 문장에는 약한것 같습니다!

child

photo frame

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🎉 마무리

groundingDINO에서 느껀것이지만
openset Detection!! 자유로운 단어를 쓸수 있어 정말 좋네요!
폐쇄형 모델로 모델을 다운받아 쓸수 없는 점이 큰 아쉬움이지만,
반대로 테스트하거나 API로 사용한다면 엄청 간편하게 사용할수 있는 장점이 있는것 같습니다!
비용이 크게 비싸지도 않은것 같구요~!
허나 보다 많은 모델들이 오픈소스로 공개되기를 기원하며!!
화이팅!