Finedefics

🚀 Finedeficsモデルカード

Finedeficsは、オブジェクトの有益な属性記述をトレーニングフェーズに組み込むことで、モデルのFGVR能力を向上させるオープンソースのMLLMです。このモデルは、コンピュータビジョンや自然言語処理の研究に役立ちます。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、Finedeficsモデルの概要と主な用途について説明します。

✨ 主な機能

• Finedeficsは、トレーニングフェーズにオブジェクトの属性記述を組み込むことで、FGVR能力を向上させます。
• このモデルは、transformerアーキテクチャに基づく自己回帰型言語モデルです。

📚 ドキュメント

モデル詳細

意図された用途

主な意図された用途

Finedeficsの主な用途は、細粒度MLLMの研究です。

主な意図されたユーザー

このモデルの主な意図されたユーザーは、コンピュータビジョン、自然言語処理、機械学習、および人工知能の研究者と愛好家です。

トレーニングと評価データセット

6つの細粒度視覚認識データセットのコレクションで、Stanford Dog - 120、Bird - 200、FGVC - Aircraft、Flower - 102、Oxford - IIIT Pet - 37、およびStanford Car - 196が含まれます。

📄 ライセンス

Idefics2はApache 2.0ライセンスの下でライセンスされており、Finedeficsチェックポイントも同じライセンスの下で公開されています。

モデルに関する質問やコメントを送信する場所：https://github.com/PKU-ICST-MIPL/Finedefics_ICLR2025/issues