本文介绍了IDEA研究院团队开发的T-Rex2模型，通过融合视觉和文本提示实现了更强大的目标检测能力。相比之前推出的基于视觉提示的T-Rex模型，T-Rex2的优势在于能够接受多种格式的输入，并且在不同场景中自动切换工作模式以处理不同类型的提示。该模型通过整合文本和视觉提示，克服了单一提示方式的局限性，提高了学习效率和检测准确率。
在实验中，T-Rex2在四个学术基准测试集上表现出Zero-ShotSOTA的性能，无需重新训练即可应用于不同领域的物体检测任务。结合现有的多目标跟踪模型，T-Rex2还可以用于视频检测任务，提供了一种跨图检测的能力，使得目标检测技术在生产生活中得以广泛应用。
作者指出，T-Rex2的应用领域包括工业生产流水线器件检测、交通航运领域的船舶、飞机检测、农业领域的农作物、果蔬检测、生物医学领域的细胞、组织检测、物流领域的货物检测以及环境领域的野生动物监测等。通过试玩链接和API链接，读者可以进一步了解该模型的应用和实验结果。
T-Rex2模型的推出为通用物体检测技术带来了新的突破，为各种领域的目标检测任务提供了高效、准确的解决方案。其跨图检测能力更是使得该技术在实际生产生活中得到广泛应用的可能性。
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