简介:

R1-Omni 是一个结合强化学习的全模态情绪识别模型,专注于提升多模态情绪识别的可解释性。

功能:

结合强化学习提升情绪识别的推理能力

支持全模态输入(视频、音频)的情绪分析

提供详细的推理过程,增强模型的可解释性

在分布外数据上表现出色,具有强大的泛化能力

支持多种预训练模型的集成,如 Whisper 和 Siglip

提供详细的训练和推理代码,便于开发者复现和扩展

支持多种情绪数据集的训练和验证,如 DFEW 和 MAFW

提供模型的详细性能指标和可视化结果

需求人群:

"该模型适用于研究人员和开发者,特别是那些需要处理多模态情绪识别任务的团队。它可以帮助他们快速搭建和优化情绪识别系统,提升模型的性能和可解释性。同时,该模型也可用于教育领域,帮助学生和研究人员更好地理解强化学习在多模态任务中的应用。"

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