Linxi

无法得到作者的精度

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从vgg16开始，重新训练的模型，在ICDAR2015上只有81，和作者的结果大概差一个点，inference用的是训练了600个epoch的模型，是因为使用的模型不对吗。

添加了知乎看山杯和快手比赛

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when I run `python run.py --arch ltp-base --task SST2 --restore pretrained/bert-base-uncased-SST-2 --lr 2e-5 --temperature 2e-3 --lambda_threshold 0.1 --weight_decay 0 --bs 64 --masking_mode soft --epoch 10 --save_step 100 --no_load` Some specified...

LLAVA-one-vision MMMU 性能评测差别很大

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这是评测的脚本：torchrun --nproc-per-node=1 run.py --data MMMU_DEV_VAL --model llava_onevision_qwen2_0.5b_ov --verbose 评测下来的指标是： split validation dev Overall 0.3522222222222222 0.31333333333333335 Accounting 0.43333333333333335 0.0 Agriculture 0.36666666666666664 0.2 Architecture_and_Engineering 0.23333333333333334 0.2 Art 0.3333333333333333 0.0 Art_Theory 0.43333333333333335 0.6...

LLaVA-Video精度测试对不齐

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我测试了以下的模型的精度，模型精度和论文中宣称的不同。是我跑的有什么问题吗。 评测精度如下所示：  这是我评测脚本： * LLaVA-Video-7B-Qwen2, fps32： ```sh /opt/conda/envs/python3.10/bin/python -m accelerate.commands.launch --num_processes=8 \ -m lmms_eval \ --model llava_vid \ --model_args pretrained=/tmp/pre-trained/lmms-lab/LLaVA-Video-7B-Qwen2,conv_template=qwen_1_5,max_frames_num=32,mm_spatial_pool_mode=average \ --tasks videomme \ --batch_size 1 \ --log_samples \...

The original data of paperswithcode

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We have collated almost all the original data of paperswithcode, including 575,748 papers, 3,972 tasks, 11,745 leaderboards, and 241,943 implementations. We will open source the entire data and website code...