Eine Komplettlösung für die Qualitätssicherung von Datensätzen
Die Datenkonsistenz ist ein Schlüsselfaktor für die Wirksamkeit des VLM-R1, und es wird empfohlen, den folgenden Qualitätskontrollprozess durchzuführen:
- Vorbehandlungsstufe::
- Prüfen aller Bilder auf Lesbarkeit mit opencv's imread
- Validierung von Anmerkungsdateiformaten mit json_validator
- Führen Sie das Skript dataset_verifier.py aus, das vom Projekt zur Verfügung gestellt wird, um die Übereinstimmung von Bild und Kommentar zu überprüfen.
- Empfehlungen für Kennzeichnungsspezifikationen::
- Behält dieselbe ternäre Subjekt-Attribut-Position-Struktur bei wie RefCOCO
- Konsistenzkennzeichnungsstrategie für unscharfe Ziele
- Enthält Muster desselben Objekts aus mindestens 3 verschiedenen Blickwinkeln
- Validierung während der Ausbildung::
- Setzen Sie -validation_steps=100 in grpo_rec.py
- Aktivieren Sie -skip_broken_data, um Anomalie-Stichproben automatisch zu filtern
- Überwachung anormaler Schwankungen in der Verlustkurve
Besonderer Hinweis: Das Speichern von Bildern auf einer SSD anstelle einer HDD verringert die Wahrscheinlichkeit von Ladefehlern erheblich und vermeidet chinesische und Sonderzeichen im Pfad.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelVLM-R1: Ein visuelles Sprachmodell zur Lokalisierung von Bildzielen durch natürliche SpracheDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem der Nichtübereinstimmung von Beschriftung und Bild beim Training mit benutzerdefinierten Datensätzen vermeiden?
