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基于DeepSeek的图生文最新算法VLM-R1

基于DeepSeek的图生文最新算法VLM-R1

目录

一、算法介绍

二 算法部署

三 模型下载

四 算法测试

五 可视化脚本


一、算法介绍

VLM-R1:稳定且可通用的 R1 风格大型视觉语言模型

自从Deepseek-R1推出以来,出现了许多专注于复制和改进它的作品。在这个项目中,我们提出了 VLM-R1,一种稳定且可通用的 R1 风格的大型视觉语言模型。

具体来说,对于引用表达式理解 (REC) 的任务,我们使用 R1 和 SFT 方法训练了Qwen2.5-VL。结果表明,在域内测试数据上,SFT 模型的性能略低于 R1 模型(如上图顶部所示)。然而,在域外测试数据上,SFT 模型的性能随着步数的增加而显著恶化,而 R1 模型则显示出稳定的改进,如下图所示。

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