複雑な画像から対象物の位置を正確に特定する問題を解決するには？

2025-09-05

1.8 K

VLM-R1を使用した効率的なターゲティングのための技術プログラム

コンピュータビジョンの分野では、複雑な画像の中から特定のターゲットを正確に探し出すことは長年の課題です。VLM-R1は、この問題に対する革新的なソリューションを提供します：

マルチモーダル融合アーキテクチャこのモデルは、Qwen2.5-VLの視覚言語共処理機能により、画像特徴と自然言語記述を同時に解析することができます。
学習の最適化R1法は、複雑な視覚シーンにおける空間的関係をより一貫して理解するためのモデルを訓練するために使用される。
具体的な手順::
1. 対象物を含む画像データセットを用意する（COCOまたはカスタムデータセットを推奨）
2. プロジェクトで提供されるrec.yamlコンフィギュレーション・ファイルを使って、タスク・パラメーターを定義する。
3. grpo_rec.pyトレーニングスクリプトの実行時に-num_generationsパラメータを設定することで、位置決め精度を制御します。

実際には、バッチサイズと勾配累積ステップは、精度とメモリ使用量のバランスをとるために調整することができ、特に複雑なシナリオでは、num_train_epochsのトレーニングラウンド数を増やすことが推奨される。