VLM-R1
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VLM R1
紹介 :
VLM-R1は、参照式理解(Referring Expression Comprehension, REC)などの画像理解タスクに特化した、強化学習に基づくビジュアル言語モデルです。R1(Reinforcement Learning)とSFT(Supervised Fine-Tuning)を組み合わせることで、ドメイン内およびドメイン外のデータにおいて優れた性能を示します。VLM-R1の主な利点としては、安定性と汎化能力があり、様々なビジュアル言語タスクで高いパフォーマンスを発揮します。Qwen2.5-VLを基盤として構築され、Flash Attention 2などの高度な深層学習技術を活用することで、計算効率を向上させています。VLM-R1は、正確な画像理解が求められるアプリケーションシナリオに適した、効率的で信頼性の高いソリューションを提供することを目指しています。
ターゲットユーザー :
本モデルは、画像注釈、インテリジェントカスタマーサービス、自動運転など、効率的な画像理解が必要なアプリケーションシナリオに適しています。強力な汎化能力と安定性により、複雑なビジュアル言語タスクを処理することができ、開発者にとって正確な視覚認識を必要とするアプリケーション構築のための信頼できるツールとなります。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 50.0K
使用シナリオ
自動運転のシナリオでは、VLM-R1は交通標識や道路状況の説明を理解するために使用できます。
インテリジェントカスタマーサービスでは、本モデルはユーザーによる商品画像の説明を解析し、正確なカスタマーサポートを提供できます。
画像注釈タスクでは、VLM-R1は自然言語の説明に基づいて画像内のターゲットオブジェクトを迅速に特定できます。
製品特徴
参照式理解タスクに対応し、画像内の特定のオブジェクトを正確に識別できます。
GRPO(Guided Reinforcement Policy Optimization)訓練手法を提供し、モデルの汎化能力を向上させます。
様々なデータ形式に対応し、カスタムデータの読み込みと処理をサポートします。
詳細な訓練と評価スクリプトを提供し、ユーザーが迅速に使い始め、拡張できるようにします。
BF16やFlash Attention 2などの様々なハードウェアアクセラレーションオプションをサポートし、訓練効率を最適化します。
使用チュートリアル
1. VLM-R1リポジトリをクローンし、依存関係をインストールします。`git clone https://github.com/om-ai-lab/VLM-R1.git` と `bash setup.sh` を実行します。
2. データセットを準備し、COCO画像と参照式理解タスクの注釈ファイルをダウンロードします。
3. データパスとモデルパラメーターを設定し、`rec.yaml`ファイルを編集してデータセットパスを指定します。
4. GRPO手法を用いてモデルを訓練します。`bash src/open-r1-multimodal/run_grpo_rec.sh` を実行します。
5. モデルの性能を評価します。`python test_rec_r1.py` を実行してモデル評価を行います。
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