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VLM R1
VLM R1
该模型适用于需要高效视觉理解的应用场景，如图像标注、智能客服、自动驾驶等领域。其强大的泛化能力和稳定性使其能够处理复杂的视觉语言任务，为开发者提供了一个可靠的工具，用于构建需要精确视觉识别的应用程序。
AI模型图片编辑#视觉语言模型#强化学习#图像理解#深度学习#自然语言处理普通产品开源
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简介
VLM-R1 是一种基于强化学习的视觉语言模型，专注于视觉理解任务，如指代表达理解（Referring Expression Comprehension, REC）。该模型通过结合 R1（Reinforcement Learning）和 SFT（Supervised Fine-Tuning）方法，展示了在领域内和领域外数据上的出色性能。VLM-R1 的主要优点包括其稳定性和泛化能力，使其能够在多种视觉语言任务中表现出色。该模型基于 Qwen2.5-VL 构建，利用了先进的深度学习技术，如闪存注意力机制（Flash Attention 2），以提高计算效率。VLM-R1 旨在为视觉语言任务提供一种高效且可靠的解决方案，适用于需要精确视觉理解的应用场景。
截图
产品特色
支持指代表达理解任务，能够准确识别图像中的特定对象。
提供 GRPO（Guided Reinforcement Policy Optimization）训练方法，提升模型的泛化能力。
兼容多种数据格式，支持自定义数据加载和处理。
提供详细的训练和评估脚本，方便用户快速上手和扩展。
支持多种硬件加速选项，如 BF16 和 Flash Attention 2，优化训练效率。
使用教程
1. 克隆 VLM-R1 仓库并安装依赖：`git clone https://github.com/om-ai-lab/VLM-R1.git` 和运行 `bash setup.sh`。
2. 准备数据集，下载 COCO 图像和指代表达理解任务的标注文件。
3. 配置数据路径和模型参数，编辑 `rec.yaml` 文件以指定数据集路径。
4. 使用 GRPO 方法训练模型：运行 `bash src/open-r1-multimodal/run_grpo_rec.sh`。
5. 评估模型性能：运行 `python test_rec_r1.py` 进行模型评估。
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