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作者您好,
感谢您贡献的非常优秀的开源模型! 我目前正在尝试在更多Visual Grounding的数据集上测试InternVL2.5系列模型的效果。 我使用了#359 中建议的prompt和类似的eval代码实现(dynamic的图像处理)
目前我部署了InternVL2.5-8B,并调用尝试grounding效果,能够返回bbox,但并不准确,整体iou很低。 但直接使用您提供的eval/refcoco下的评测脚本是可以得到和论文中公开的类似的结果 0.87
不知道是否有其他人也遇到类似的问题? 请问问题可能能够如何解决?感谢
The text was updated successfully, but these errors were encountered:
你好,
方便提供一下你的eval代码吗?如果用eval/refcoco的评测脚本可以获得类似结果,可能是因为超参数设置问题,例如temperature、max-num等。
Sorry, something went wrong.
No branches or pull requests
作者您好,
感谢您贡献的非常优秀的开源模型!
我目前正在尝试在更多Visual Grounding的数据集上测试InternVL2.5系列模型的效果。
我使用了#359 中建议的prompt和类似的eval代码实现(dynamic的图像处理)
目前我部署了InternVL2.5-8B,并调用尝试grounding效果,能够返回bbox,但并不准确,整体iou很低。
但直接使用您提供的eval/refcoco下的评测脚本是可以得到和论文中公开的类似的结果 0.87
不知道是否有其他人也遇到类似的问题?
请问问题可能能够如何解决?感谢
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