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R1 Omni
R1 Omni
该模型适用于研究人员和开发者，特别是那些需要处理多模态情绪识别任务的团队。它可以帮助他们快速搭建和优化情绪识别系统，提升模型的性能和可解释性。同时，该模型也可用于教育领域，帮助学生和研究人员更好地理解强化学习在多模态任务中的应用。
情感陪伴客户服务#多模态#情绪识别#强化学习#可解释性#深度学习#模型普通产品开源
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简介
R1-Omni 是一个创新的多模态情绪识别模型，通过强化学习提升模型的推理能力和泛化能力。该模型基于 HumanOmni-0.5B 开发，专注于情绪识别任务，能够通过视觉和音频模态信息进行情绪分析。其主要优点包括强大的推理能力、显著提升的情绪识别性能以及在分布外数据上的出色表现。该模型适用于需要多模态理解的场景，如情感分析、智能客服等领域，具有重要的研究和应用价值。
截图
产品特色
结合强化学习提升情绪识别的推理能力
支持全模态输入（视频、音频）的情绪分析
提供详细的推理过程，增强模型的可解释性
在分布外数据上表现出色，具有强大的泛化能力
支持多种预训练模型的集成，如 Whisper 和 Siglip
提供详细的训练和推理代码，便于开发者复现和扩展
支持多种情绪数据集的训练和验证，如 DFEW 和 MAFW
提供模型的详细性能指标和可视化结果
使用教程
1. 下载并安装相关依赖，包括 PyTorch 和多模态模型（如 Whisper、Siglip）。
2. 克隆 R1-Omni 代码仓库，并按照 README 文件中的说明设置环境。
3. 下载预训练模型（如 HumanOmni-0.5B、R1-Omni 等）并配置路径。
4. 使用 inference.py 文件进行单视频或多模态输入的情绪推理。
5. 根据需要调整模型配置文件（config.json），以适配不同的输入数据。
6. 使用训练代码（如 train.py）进行模型的微调或自定义训练。
7. 通过可视化工具（如 wandb）查看模型训练和推理的结果。
8. 根据实际需求，将模型集成到具体的应用场景中，如智能客服或视频分析系统。
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