准备工作
针对特定场景（如医疗影像/工业质检）的目标检测任务，R1-V提供两种迁移学习方案：特征提取器和端到端微调。
方案选择
| 数据量 | 推荐方案 | 预期mAP |
|---|---|---|
| <500张 | 冻结视觉编码器 | 45-55% |
| 500-2000张 | 部分微调 | 60-70% |
| >2000张 | 全参数训练 | 75%+ |
关键步骤
- 数据标注：使用LabelImg工具生成PASCAL VOC格式标注
- 预处理：
- 图像resize至384×384
- 应用ColorJitter增强
- 生成COCO格式注解文件
- 修改detection/configs/r1v_detection.yaml：
- 调整num_classes参数
- 设置anchor_size匹配目标尺寸
- 启动训练：python tools/train.py –config configs/r1v_detection.yaml
性能优化技巧
- 困难样本挖掘：在loss_func.py中启用Focal Loss
- 多尺度训练：设置multi_scale=[0.8,1.2]
- 测试时增强：启用TTA模块提升小目标检出率
本答案来源于文章《R1-V：低成本强化学习实现视觉语言模型泛化能力》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何在自定义数据集中应用R1-V实现精准目标检测？
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