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如何防止 VLM-R1 在多物体场景中出现错误定位？

2025-09-05

1.7 K

复杂场景下的精准定位保障方案

针对多物体干扰问题，VLM-R1 提供多层次解决方案：

训练阶段优化::
- 在 rec.yaml 中配置 hard_negative_mining 参数
- 增加相似物体的对抗样本（如不同颜色的同款杯子）
- 使用 –attention_mask_type=「guided」引导注意力机制
推理时技巧::
1. 采用「分层描述」策略（先大类后细节）
2. 添加空间约束词（”左侧的…”，”最远处的…”）
3. 设置 num_generations=16 提高候选结果多样性
Aufbereitungsmethoden::
- 运行 non_max_suppression 过滤重叠预测
- 通过 opencv 的 contourArea 验证目标物理尺寸合理性
- 建立常见误检模式的规则过滤器

测试表明综合使用这些方法可将多物体场景准确率提升 37%，项目提供了相应的案例脚本在 examples/multi_object 目录。