پروژه vlmclassifier

yuhui-zh15/VLMClassifier

این پروژه مربوط به بررسی دلایل ضعف مدل‌های زبانی مبتنی بر تصویر (VLMها) در وظیفه طبقه‌بندی تصویر است.

کاربرد:

این ابزار به محققان کمک می‌کند تا عملکرد مدل‌های ترکیبی زبان و تصویر را در وظایف طبقه‌بندی دقیق‌تر تحلیل کنند و نقاط ضعف آن‌ها را شناسایی نمایند.

در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟

وقتی می‌خواهید بفهمید چرا یک مدل VLM که در درک تصاویر و متن خوب عمل می‌کند، در تشخیص کلاس تصاویر ضعیف است. همچنین برای توسعه مدل‌های بهتر که هم درک بصری و هم دقت طبقه‌بندی بالایی داشته باشند، مناسب است.

چند مثال از موارد استفاده:

- تحلیل رفتار مدل‌های VLM در دیتاست‌های استاندارد مثل ImageNet

- مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف در وظیفه طبقه‌بندی با و بدون نشانه‌های زبانی

- طراحی آزمایش‌های کنترل‌شده برای بررسی تأثیر زبان بر دقت بصری

- بهبود معماری مدل‌های چندوجهی با تمرکز بر تعادل بین درک زبانی و بصری