模板商城探秘：DINO-X 定制模板指南（1）
自 DINO-X 开放平台的模板商城上线以来，我们收到了社区伙伴们大量珍贵的反馈，也见证了许多优质共享模板的诞生。今天，就让我们一同走进这座 “模板宝库”，一同探秘其中的定制模板，感受它们为视觉识别场景带来的无限可能。
一、定制模板概述
（1）什么是定制模板
定制模板是 DINO-X 开放平台提供的专有模型服务。与传统模式中 “以场景为核心” 的模型微调或定制化操作不同，它并非对模型进行颠覆性改造，而是在 DINO-X 模型精准的目标检测能力基础上进行功能扩展，相当于为模型加装了具有特定识别功能的 “视觉插件”。用户只需提供少量标注样本，即可快速训练出高质量的视觉模板（即 Embedding），用于模型推理阶段对特定目标的精准识别。
（2）为什么需要定制模板
真实世界的物理场景往往呈现碎片化、垂直化特点，且由大量长尾场景构成。传统视觉模型的识别范围多局限于通用类别（如人、车、动物等），难以满足企业或个人在特定业务中的个性化需求。例如：工厂需要检测不同规格、样式甚至定制化零件的细微缺陷；零售商需精准区分货架上外观相似但品牌、规格不同的商品；博物馆需要识别展品中易被忽略的文物细节等。
这些 “小众化”“定制化” 的目标识别需求，传统模型难以高效覆盖。而定制模板的核心价值正在于填补这一空白：用户无需从零训练模型，仅通过少量样本即可快速获得针对特定目标的识别能力。此外，DeepDataSpace 提供的自动化工具流水线（如 T-Rex Label 在线数据标注工具）可实现 AI 自动标注数据集，大幅降低了定制化视觉检测的技术门槛与时间成本。
（3）定制模板的原理
定制模板的核心是 “视觉特征向量（Embedding）”，可理解为目标物体在图像中的 “数字特征摘要”—— 它以结构化的数值形式，浓缩了目标的形状、纹理、颜色等核心外观特征。
与通过文本提示间接引导模型识别的方式相比，Embedding 能让模型 “精准记住” 目标的视觉特征，具有更高的稳定性与复用性。形象地说，这个 Embedding 就像目标的 “数字指纹”，既独一无二又特征明确，可直接嵌入支持的目标检测模型中参与推理，从而实现对特定目标的精准识别与定位。
更多关于定制模板创建、定制等教程内容，请参见《定制模板 101：如何在 DINO-X 平台定制“专属小模型”》
二、定制模板概览
目前测试定制模板的效果有两种方法，一种是进入模板的详情页，直接点击“试试这个模板”，即可进入包含测试图片集的测试界面：
其中，在模型的测试页面，点击右下方的入口，可以把测试界面的内容联动到 DINO-X 模型实验室：
另一种方法是进入 DINO-X 模型实验室（Playground）界面，选择左下方的“定制模板提示”，并上传一张图片即可。
此处以模板测试界面为例，展示部分定制模板的效果。
（1）真菌菌落识别
模板介绍：该模板专注于微生物研究场景，可精准识别培养皿中的真菌菌落，包括不同形态、大小的菌落个体，为实验室进行菌落形态分析、生长速率监测及菌种分类提供高效支持，尤其适用于微生物实验自动化记录与数据分析环节。
测试效果：如图所示，模板不仅准确识别出培养皿的边界，同时精准定位了其中所有真菌菌落的位置，并完成数量统计。
（2）药片识别
模板介绍：该模板可用于药品生产与整理环节设计，自动识别并精准计数药片数量，大幅提升医药企业的质检效率，降低人工统计带来的误差风险。
测试效果：如图所示，即便在药片密集堆叠、存在轻微重叠的场景中，模板仍能清晰勾勒每片药片的边界，完美适配工业化批量处理需求。
（3）硬币识别
模板介绍：针对金融与零售场景的硬币处理需求，支持多币种硬币的快速识别与分类计数，可集成于自动清分机、售货机补货系统或零售柜台结算设备，显著缩短人工点钞时间，提升资金流转效率。
测试效果：如图所示，在硬币混合堆叠的场景中，模板依旧准确识别出了硬币的边界，以及具体的数量。
（4）钢筋识别
模板介绍：适用于建筑工地材料管控与钢材仓储盘点场景，可通过图像自动识别钢筋堆中的单根钢筋头，精准统计数量并记录分布状态，助力施工团队高效管理建材库存，同时为施工进度监控提供数据支持。
测试效果：如图所示，即便钢筋堆放杂乱、端头参差不齐，模板仍能清晰区分单根钢筋，有效解决了人工盘点耗时费力的痛点。
（5）钢管识别
模板介绍：该模板主要面向工业管材生产和仓储环节，可自动识别并精准统计钢管数量，适配不同光照、堆叠方式下的盘点需求，减少人工介入，降低仓储管理成本。
测试效果：如果所示，在光线较暗且存在类似钢管的干扰物场景时，模板仍能精准锁定钢管目标，排除干扰并完成计数。
（6）螺栓识别
模板介绍：聚焦工业装配线与五金仓储场景，可精准识别螺栓、螺钉等小型紧固件，保障生产物料按需配送，避免装配环节缺件或多件问题。
测试效果：如图所示，即使面对杂乱且密集的螺栓摆放场景，模板依然能够精准识别并定位出每一个螺栓。
（7）原木识别
模板介绍：该模板主要适用于木材加工、仓储及物流运输场景，可通过图像识别原木堆中的单根原木，助力木材企业高效管理库存、优化运输调度，减少人工盘点带来的误差与成本。
测试效果：如图所示，定制模板能够精准区分目标原木与背景中的干扰物，仅对有效原木进行识别计数，排除无关因素干扰。
（8）葡萄识别
模板介绍：该模板主要针对果园种植与农产品溯源场景，可精准识别葡萄藤上的单颗葡萄。
测试效果：如图所示，即使绿色葡萄与绿叶颜色相近、存在枝叶遮挡，模板仍能排除背景干扰，准确检测每一颗葡萄，为精细农业管理提供可靠工具。
（9）几何形状识别
模板介绍：该模板用于教育、工业设计等场景，可精准识别图像中的基本几何图形（三角形、方形、圆形），支持复合图形的拆解与分类，为儿童几何认知教学、工业零件形状核验（如机械配件的边角形态）提供可视化辅助。
测试效果：如图所示，面对由多种图形叠加组成的复杂图案，模板不仅能识别单个基础图形，还能准确标记其在复合图形中的位置。
（10）落水人群识别
模板介绍：该模板聚焦水上救援、泳池安全管理等场景，可精准识别水中（泳池、河流、海洋等）的人员，实时监测位置与数量，辅助救生人员快速定位落水者，或为泳池客流量管控提供数据支持，提升安全管理效率。
测试效果：如图所示，无论在平静泳池、湍急河流还是波浪海域场景中，模板都能精准定位水中人员的位置并统计数量。
综合上述案例可以看出，在通用模型无法解决的长尾场景中，定制模板表现出了精确、稳定的检测和识别性能。不仅如此，在同一个场景模板下，定制模板还能够同时准确区分和定位不同的小类别（比如同时定位“培养皿”和“菌落”，同时识别“三角形”、“方形”和“圆形”）。这一特性赋予了定制模板更多的灵活性——相比起只能识别单一类型的预训练模型，定制模板在同一场景下能覆盖更丰富的目标类别，从而为复杂业务场景提供更全面的技术支撑，也让 AI 视觉识别在垂直领域的落地更具想象力。
参考资源
DINO-X 模板商城：https://cloud.deepdataspace.com/custom/market