https://github.com/om-ai-lab/VLM-R1
Solve Visual Understanding with Reinforced VLMs
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Solve Visual Understanding with Reinforced VLMs
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/om-ai-lab/VLM-R1
- Owner: om-ai-lab
- Created: 2025-02-06T16:12:30.000Z (9 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-02-15T01:37:08.000Z (9 months ago)
- Last Synced: 2025-02-15T02:28:07.445Z (9 months ago)
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 42.5 MB
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- Awesome-RL-for-LRMs - om-ai-lab/VLM-R1
- awesome-llm-and-aigc - VLM-R1 - ai-lab/VLM-R1?style=social"/> : VLM-R1: A stable and generalizable R1-style Large Vision-Language Model. Solve Visual Understanding with Reinforced VLMs. [2025-03-20，Improving Object Detection through Reinforcement Learning with VLM-R1](https://om-ai-lab.github.io/2025_03_20.html). (Summary)
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- StarryDivineSky - om-ai-lab/VLM-R1 - R1 是一个用于解决视觉理解问题的项目，它利用了强化学习来优化视觉语言模型 (VLM)。该项目的核心思想是通过奖励机制来引导 VLM 学习更有效的视觉推理策略。具体来说，VLM-R1 通过强化学习训练 VLM，使其能够更好地理解图像内容并回答相关问题。项目特色在于其强化学习框架，可以提升 VLM 在复杂视觉任务上的表现。 VLM-R1 的训练过程包括定义奖励函数、设计动作空间和状态空间等关键步骤。该项目提供了一套完整的工具和代码，方便研究人员复现和扩展。 VLM-R1 的目标是推动视觉语言理解领域的发展，为更智能的视觉应用提供技术支持。项目代码和模型权重均已开源，方便社区使用和改进。 VLM-R1 在视觉问答、图像描述等任务上展现了强大的性能。 开发者可以通过该项目学习如何将强化学习应用于 VLM 的训练中。 VLM-R1 的出现为 VLM 的研究提供了一个新的视角和方法。 该项目将有助于提高 VLM 在实际应用中的可靠性和准确性。 (多模态大模型 / 资源传输下载)