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Visual-RFT开源项目 – 视觉强化微调框架

Visual-RFT是首个将深度强化学习策略应用于多模态领域的视觉强化微调框架。它通过规则化可验证奖励来提升视觉感知任务的性能,支持多种视觉任务,如细粒度图像分类和开放词汇目标...

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AI交流(进群备注:Visual-RFT)

Visual-RFT是首个将深度强化学习策略应用于多模态领域的视觉强化微调框架。它通过规则化可验证奖励来提升视觉感知任务的性能,支持多种视觉任务,如细粒度图像分类和开放词汇目标检测。项目完全开源,提供训练代码、数据和评估脚本,帮助研究者快速上手。

Visual-RFT的特点:

  • 1. 通过规则化可验证奖励,提升视觉感知任务的性能
  • 2. 在多种视觉任务上实现显著性能提升,包括细粒度图像分类、开放词汇目标检测等
  • 3. 完全开源训练代码、数据和评估脚本,助力研究者快速上手

Visual-RFT的功能:

  • 1. 用于细粒度图像分类任务
  • 2. 用于开放词汇目标检测任务
  • 3. 用于多模态学习任务
  • 4. 用于视觉感知任务的性能提升

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