Schema zur Verbesserung der multimodalen Aufgabengenauigkeit
Zu den Optimierungsstrategien für Bildverstehensaufgaben gehören:
- Verbesserung der Vorverarbeitung: in
preprocessors/vision.pyMittelbühnenverstellungaugmentation_levelParametrische Verbesserung der Eingabequalität - ModellfusionKombinierte CLIP- und BLIP-Modelle, modifiziert
multimodal_strategyfür Ensemble - Nachbearbeitungs-Kalibrierung: Freigeben
--post_verifyDie Parameter ermöglichen es den Textintelligenzen, die visuellen Ergebnisse sekundär zu kalibrieren - Bereichsanpassung: Verwendung
finetune_vision.shSkripte für die Feinabstimmung von Modellen anhand spezieller Bereichsdaten
Die Testdaten zeigen, dass die Verwendung des Modellfusions- und Nachbearbeitungs-Kalibrierungsschemas die Genauigkeit von 68% auf 82% in der medizinischen Bildbeschreibung verbessert. Es wird empfohlen, spezielle voreingestellte Konfigurationen für verschiedene Bereiche zu erstellen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelJoyAgent-JDGenie: ein quelloffenes Multi-Intelligenz-Framework zur Unterstützung der automatisierten Verarbeitung komplexer AufgabenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Genauigkeit von Aufgaben zur Erstellung von Bildbeschreibungen in multimodalen Szenarien verbessern?
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