自监督模型下游任务适配算法测试实验支撑数据

自监督模型下游任务适配算法测试实验支撑数据”主要面向多模态视觉大模型在小样本环境下的性能验证、超参数搜索，以及下游任务泛化能力评估等研究需求建设。本数据基于PyTorch深度学习框架与GPU服务器算力计算产生，主要记录了模型分类预测准确性、目标检测框坐标与置信度分数、语义分割掩码图等观测值（测试评估指标），数据体量包含多个大容量的模型权重检查点、特征张量文件及大规模预测报表。 本数据集产生于2021年，旨在为自监督预训练算法的下游任务适配提供完整的实验记录与产出物。在数据产生方法上，分类任务基于CLIP预训练模型（RN50骨干网络），利用ImageNet数据集的16-shot样本构建缓存模型，并通过Tip-Adapter-F微调训练得到；目标检测与语义分割任务则是将多模态自监督预训练算法权重在COCO和ADE20K数据集上进行推理计算生成。 在主要内容方面，本数据集分为两大部分：第一部分为Tip-Adapter模型分类实验数据，包含实验核心配置文件（.yaml）、记录Loss与准确率的运行日志（.log）、测试集预测结果报表（.csv），以及存储视觉特征键值对和最佳适配器权重的缓存文件（.pt）；第二部分为目标检测和语义分割实验数据，包含最终的模型权重检查点（.pth）、目标检测分数计算元信息（.json）及语义分割掩码图（.pickle）。 本数据集的全面开源共享，为探索视觉大模型的高效微调机制、少样本学习（Few-shot Learning）适配策略以及算法性能复现提供了详实、高精度的底层数据与代码支撑。数据量4GB。