Präzise Positionierungssicherungslösungen für komplexe Szenarien
Das VLM-R1 bietet eine mehrschichtige Lösung für das Problem der Multi-Objekt-Interferenz:
- Optimierung der Ausbildungsphasen::
- Konfigurieren Sie den Parameter hard_negative_mining in rec.yaml
- Hinzufügen von Gegenproben ähnlicher Objekte (z. B. dieselbe Tasse in verschiedenen Farben)
- Verwenden Sie -attention_mask_type="guided", um den Aufmerksamkeitsmechanismus zu steuern.
- Logische Fähigkeiten::
- Wählen Sie eine Strategie der "hierarchischen Beschreibung" (allgemeine Kategorien, gefolgt von Details)
- Hinzufügen räumlicher Beschränkungen ("die linke Seite von...", "die am weitesten entfernte...")
- Setzen Sie num_generations=16, um die Kandidatenvielfalt zu erhöhen.
- Aufbereitungsmethoden::
- Führen Sie non_max_suppression aus, um überlappende Vorhersagen zu filtern
- Überprüfung der Angemessenheit der physischen Zielgröße mit opencv's contourArea
- Erstellen von Regelfiltern für häufige Fehldetektionsmuster
Tests haben gezeigt, dass eine Kombination dieser Methoden die Genauigkeit von Szenen mit mehreren Objekten um 37% verbessern kann, und das Projekt bietet die entsprechenden Fallskripte im Verzeichnis examples/multi_object.
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 kann ich verhindern, dass das VLM-R1 in einer Szene mit mehreren Objekten falsch positioniert wird?
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