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【训练】Qwen2.5VL 多机多卡 Grounding Box定位

news 来源：原创 2025/8/12 13:48:25

之前的相关文章：

【深度学习】LLaMA-Factory微调sft Qwen2-VL进行印章识别

https://www.dong-blog.fun/post/1661

使用LLaMA-Factory微调sft Qwen2-VL-7B-Instruct

https://www.dong-blog.fun/post/1762

构建最新的LLaMA-Factory镜像

https://www.dong-blog.fun/post/1799

关于Grounding 如何不偏移的问题解决

看了一些帖子：

  • https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-VL/issues/1094
  • https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-VL/issues/950
  • https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-VL/issues/900
  • https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-VL/issues/866
  • https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-VL/issues/721
  • https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-VL/issues/584
  • https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-VL/issues/830
  • https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-VL/issues/773

所以有一些关于 Qwen2.5VL Grounding 的结论：

  • 官方微调用的是这样的格式，所以在prompt中也无需特殊的格式/
[{"bbox_2d": [x1, y1, x2, y2], "label": "obj_name/description"},{"bbox_2d": [x1, y1, x2, y2], "label": "obj_name/description"},{"bbox_2d": [x1, y1, x2, y2], "label": "obj_name/description"},
]

  • 官方还是这么做了，因为底层对28的切割性质，所以要这么做，不然真会偏一点：
    在 Qwen2.5-VL 中，我们首先调整输入图像的大小，以确保其宽高为 28*n，然后使用调整后图像上的绝对坐标作为最终目标。

  • 使用 (左, 上), (右, 下) 坐标，不用归一化到0-1000.

  • 您好，根据您的描述，我怀疑问题出在 Qwen2-VL 和 Qwen2.5-VL 中 bbox 坐标的处理方式不同。具体来说，我们在 Qwen2.5-VL-7B 中现在使用的是绝对坐标，而不是 Qwen2-VL 中使用的相对坐标（后者被缩放到 [0,1000]）。
    例如，在 Qwen2-VL 中，640x640 图像中 [0, 0, 320, 320] 的边界框用 (0, 0), (500, 500) 表示。但在 Qwen2.5-VL 中，我们直接使用 [0, 0, 320, 320] 或 (0,0),(320,320)。此外，如果在图像增强过程中将图像尺寸调整为 1280x1280，则坐标现在应相应地扩展为 [0, 0, 640, 640]。

    由于 Qwen2.5-VL 使用绝对坐标进行训练，我建议在微调时也使用相同的绝对坐标系。如果您出于某种原因坚持使用相对坐标，可以延长训练时间，看看偏差问题是否会随着训练时间的延长而消失。

    供大家参考，详细坐标流程如下：

    调整图像大小，使高度和宽度为 28*n
    resized_w, resized_h = smart_resize(img_w, img_h)
    相应地改变绝对坐标
    new_bbox = bbox / np.array([img_w, img_h, img_w, img_h]) * np.array([resized_w, resized_h, resized_w, resized_h]))
    如果使用绝对坐标后仍然观察到明显的 grounding 偏差，则另一个可能的问题在于图像的大小。如果图像非常大或非常小（例如，> 4k 4k 或 < 320 320），则模型很可能会输出有偏差的 bbox 结果。

  • 新版本的transformers才没有rope问题，安装： pip install git+https://github.com/huggingface/transformers

对自己图像的处理

调整图像大小，使高度和宽度为 28 * n 。坐标使用绝对坐标，无需特殊格式。使用正确的transformer版本。

llamafactory 的数据要求：

https://llamafactory.readthedocs.io/zh-cn/latest/getting_started/data_preparation.html#id16

llamafactory 如何解析这类数据：

https://www.dong-blog.fun/post/2077

我的数据样本 xdx_b_intervl8btrain_28.json

  {"messages": [{"content": "<image>点[56,259]所处位置的信息是什么？","role": "user"},{"content": "<ref>文本-地址</ref><box>[[33, 241, 66, 264]]</box>","role": "assistant"}],"images": ["/img_datasets/img_small_size_28/didichuxing-20240914171548.jpg"]}

对应的dataset_info.json中的描述应该是：

{"grounding1": {"file_name": "xdx_b_intervl8btrain_28.json","formatting": "sharegpt","columns": {"messages": "messages","images": "images"},"tags": {"role_tag": "role","content_tag": "content","user_tag": "user","assistant_tag": "assistant"}}
}

启动训练

cd LLaMA-Factorydocker run -it --gpus  '"device=0,2,3,4,5,6,7"' \-v /data/xiedong/train_qwenvl25_for_grounding/data:/app/data \-v ./output:/app/output \-v ./examples:/app/examples \-v /data/xiedong/train_qwenvl25_for_grounding:/img_datasets \-v /data/xiedong/vlm_r1_train_tools/Qwen2.5-VL-7B-Instruct:/Qwen2.5-VL-7B-Instruct \--shm-size 32G \-p 8034:7860 \-p 8035:8000 \kevinchina/deeplearning:llamafactory20250311-3 bash

装个swanlab：

pip install swanlab -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple

可以打开webui看一下：

llamafactory-cli webui

单机训练：

llamafactory-cli train \--stage sft \--do_train True \--model_name_or_path /Qwen2.5-VL-7B-Instruct \--preprocessing_num_workers 16 \--finetuning_type full \--template qwen2_vl \--flash_attn auto \--dataset_dir data \--dataset grounding1 \--cutoff_len 4096 \--learning_rate 5e-05 \--num_train_epochs 3.0 \--max_samples 100000 \--per_device_train_batch_size 1 \--gradient_accumulation_steps 4 \--lr_scheduler_type cosine \--max_grad_norm 1.0 \--logging_steps 5 \--save_steps 100 \--warmup_steps 0 \--packing False \--report_to none \--output_dir output/Qwen2.5-VL-7B-Instruct/full/train_2025-05-08-07-28-25 \--bf16 True \--plot_loss True \--trust_remote_code True \--ddp_timeout 180000000 \--include_num_input_tokens_seen True \--optim adamw_torch \--deepspeed cache/ds_z2_config.json \--use_swanlab True \--swanlab_project llamafactory \--swanlab_mode cloud

如果要有验证集：

    --val_size 0.1 \--eval_strategy steps \--eval_steps 100 \--per_device_eval_batch_size 2 \

如果要用swanlab：

export SWANLAB_API_KEY=pM7Xvs5OS2EeXPO5gKXfJ   # 设置在线跟踪模式API，这里我随便填的
export SWANLAB_LOG_DIR=/swanlab_log    # 设置本地日志存储路径
export SWANLAB_MODE=cloud     # 包含四种模式：cloud云端跟踪模式（默认）、cloud-only仅云端跟踪本地不保存文件、local本地跟踪模式、disabled完全不记录用于debug

    --use_swanlab True \--swanlab_project llamafactory \--swanlab_mode cloud \

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编程日记 2025/8/7 20:34:01

【Java ee初阶】初始网络

一、IP地址 概念 IP地址主要用于标识网络主机、其他网络设备&#xff08;如路由器&#xff09;的网络地址。简单说&#xff0c;IP地址用于定位主机的网络地址。 就像我们发送快递一样&#xff0c;需要知道对方的收货地址&#xff0c;快递员才能将包裹送到目的地。 格式 IP…...

编程日记 2025/8/10 9:35:12

LabVIEW 2019 与 NI VISA 20.0 安装及报错处理

在使用 Windows 11 操作系统的电脑上&#xff0c;同时安装了 LabVIEW 2019 32 位和 64 位版本的软件。此前安装的 NI VISA 2024 Q1 版&#xff0c;该版本与 LabVIEW 2019 32 位和 64 位不兼容&#xff0c;之后重新安装了 NI VISA 20.0。从说明书来看&#xff0c;NI VISA 20.0 …...

编程日记 2025/8/7 20:33:58

http协议理解

文章目录 http协议理解基本概念HTTP版本演变版本编年史版本对比未来趋势 HTTP请求/响应结构请求报文响应报文HTTP方法分类对比方法选择原则必须遵守的约束 常见状态码HTTP头部字段HTTPSHTTPS 核心功能说明HTTPS 如何工作&#xff1f; HTTP特点补充知识点启用HTTP/2Nginx 中配置…...

编程日记 2025/8/7 20:33:56

typecho中的Widget设计文档

组成系统的最基本元素 什么是Widget Widget是组成Typecho的最基本元素&#xff0c;除了已经抽象出来的类库外&#xff0c;其它几乎所有的功能都会通过Widget来完成。在实践中我们发现&#xff0c;在博客这种小型但很灵活的系统中实施一些大型框架的思想是不合适的&#xff0c…...

编程日记 2025/8/11 17:27:31