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如何避免自定义数据集训练时出现的标注与图像不匹配问题？

2025-09-05

1.6 K

数据集质量保障的完整解决方案

数据一致性是影响 VLM-R1 效果的关键因素，推荐采用以下质量控制流程：

预处理阶段：
1. 使用 opencv 的 imread 检查所有图像可读性
2. 通过 json_validator 验证标注文件格式
3. 运行项目提供的 dataset_verifier.py 脚本检查图像-标注对应关系
标注规范建议：
- 保持与 RefCOCO 相同的主体-属性-位置三元组结构
- 对于模糊目标采用 consistent-id 标注策略
- 包含至少 3 种不同视角的同一物体样本
训练时验证：
- 在 grpo_rec.py 中设置 –validation_steps=100
- 启用 –skip_broken_data 自动过滤异常样本
- 监控 loss 曲线的异常波动

特别提醒：将图像保存在 SSD 而非 HDD 可显著减少加载错误概率，路径中避免使用中文和特殊字符。