InternVL2-2B Food Recognition Finetuned Model

Model Description

这是一个基于 InternVL2-2B 模型使用 LoRA 方法在食物识别数据集上微调的多模态模型。该模型专门优化了对食物图像的理解和描述能力。

Key Features

• 基础模型: InternVL2-2B
• 微调方法: LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 训练迭代: 640 iterations
• 特定领域: 食物识别与描述
• 多模态能力: 图像理解和文本生成

Training Details

Base Model

• 架构: InternVL2
• 参数量: 2B
• 类型: 视觉-语言多模态模型

Fine-tuning

• 方法: LoRA
• 配置文件: internvl_v2_internlm2_2b_lora_finetune_food.py
• 训练步数: 640
• 学习率: 3.5e-5
• 训练轮数: 10 epochs

Usage