Programm zur Sicherstellung der visuellen Informationsintegrität
MM-EUREKA verhindert die Auslassung von Informationen durch zwei Mechanismen:
- Explizite visuelle Überprüfungstechnik
- Aktivierungsmethode: beim Ausführen des Skripts hinzufügen
--enable_reflectionParameter - Umsetzungsprinzip: modellhafte stufenweise Verarbeitung von Bildern
- Phase 1: Globale Merkmalsextraktion
- Phase 2: Fokussierung auf Schlüsselbereiche (visualisiert durch eine Heatmap der Aufmerksamkeit)
- Aktivierungsmethode: beim Ausführen des Skripts hinzufügen
- Hilfen für Entwickler
- ausnutzen
test_reflection.pySkript-Prüfung Modell-Bedenken - Analysieren Sie die Ausgabe des
attention_weights.csvPapiere
- ausnutzen
Verbesserungsmaßnahmen::
- Hinzufügen von Textkommentaren zu wichtigen Bildern (Modifizierung der JSONL
captionFelder) - Verbesserung von Negativproben während des Trainings (z. B. Bilder, die absichtlich Schlüsselbereiche verdecken)
- Integrierter Zieldetektor markiert wichtige Objekte im Bild vor
typische AnwendungIn der medizinischen Bildanalyse verbessert die Lösung die Genauigkeit der Läsionserkennung um 15%.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMM-EUREKA: Ein multimodales Reinforcement Learning Tool zur Erforschung des visuellen DenkensDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Auslassung kritischer Informationen in multimodalen Modellen bei der Verarbeitung komplexer Bilder vermeiden?
