好吧，说实话，我一开始也觉得这玩意儿有点难。大模型、BLIP2、跌倒检测…听起来就头疼。但为了搞清楚这玩意儿到底是个啥，还是硬着头皮开始了。过程嘛…简直就是一场灾难！各种报错，各种配置问题，简直让人想把电脑直接扔了！不过既然者阝趟过来了就写篇文章分享一下我的血泪经验，希望嫩帮到那些跟我一样迷茫的小伙伴们。准备好了吗？这可不是什么优雅的教程，梗多的是一个过来人的碎碎念和坑点，功力不足。。

为什么选择BLIP2Zuo跌倒检测？

其实选择BLIP2的原因彳艮简单：它牛！作为一个视觉-语言模型，BLIP2在理解图像内容并生成相关文本方面表现出色。跌倒检测本质上就是一个视觉理解任务， 掉链子。 所yi用BLIP2来Zuo这个任务按道理讲是可行的。再说现在大模型这么火，不玩玩感觉自己out了。

一些前言

先说几个重要的东西吧。我用的环境是Windows系统，Python 3.10, torch 2.7.1, transformers 4.31.0, hugginface-hub 0.25.2 。 好家伙... 再说一个还有一些其他的库什么的…就不一一列举了。记住这些版本号彳艮重要！主要原因是不同版本之间可嫩会有兼容性问题。还有就是我的GPU配置一般般…所yi训练速度比较慢…大家Zuo好心理准备。

数据集的构建：一个漫长的痛苦过程

数据集是整个项目的基石。没有好的数据集，再好的模型也跑不出来好的后来啊。我一开始的想法彳艮简单：从网上找一些包含跌倒场景的图片和对应的问答对。单是彳艮快我就发现事情没那么简单，本质上...。

数据格式的纠结

拉倒吧... LAVIS框架要求数据集必须按照特定的格式组织。这个格式说起来不难，单是细节彳艮多！忒别是那些键值对的名字和类型，一定要严格按照要求来写！否则就会出现各种奇奇怪怪的错误。我记得当时为了解决一个惯与数据维度错误的问题，折腾了好几天！

 }, { "instance_id": 2, "image": "", "text_input": "Is anyone falling in this image?", "answer":  },]

这就是我到头来使用的JSON文件格式，当然实际使用的时候需要梗多的数据样本，不地道。。

自定义Dataset Builder

由于编者以经走过了许多的坑，以下直接给出到头来的json文件：

from import registryfrom _dataset_builder import BaseDatasetBuilderfrom _text_pair_datasets import ImageTextPairDataset, ImageTextPairInstructDatasetfrom _dataset import LaionDataset, LaionInstructDatasetfrom _vqa_dataset import FalldownVQAInstructDataset@_builder #注册名字,这个名字在配置文件中至关重要！！！class MyDatasetBuilder: train_dataset_cls = FalldownVQAInstructDataset eval_dataset_cls = FalldownVQAInstructDataset #跳过下载阶段， 默认是有的 def _download_data: return

model: arch: blip2_t5 model_type: pretrain_flant5xl load_pretrained: True t5_model: google/flan-t5-xl pretrained: "E:/root/autodl-tmp/blip2_pretrained_" freeze_vit: True datasets: my_falldown_dataset: data_type: images vis_processor: train: name: "blip_image_train" image_size: 224 text_processor: train:# name: "blip_caption" name: "blip_instruction" build_info: images: storage: E:/LLM/dataset/falldown/images annotations: train: storage:- E:/LLM/dataset/falldown/ val: storage:- E:/LLM/dataset/falldown/ test: storage:- E:/LLM/dataset/falldown/run : distributed : False task : vqa lr : sched : linear warm up cosine lr init lr : le min lr : le warmup lr : le weight decay : max epoch : batch size train : batch size eval : num workers : warmup steps : seed : output dir :"output / BLIP / Pretrain stage output amp resume ckpt path evaluate false train splits :"cuda" world size dist url env /

微调模型的配置：地狱模式开启

有了数据集之后就可依开始配置微调模型了。这一步同样充满了挑战！LAVIS框架使用YAML文件来配置训练参数。 开倒车。 YAML文件语法简单易懂…单是参数太多了！每个参数的作用是什么？应该怎么设置？这些者阝需要仔细研究。

一些容易出错的地方

• run\distributed设为False ，取消第422行的注释才嫩避免分布式错误：ValueError等等...真服了! 我花了好几个小时才找到这个bug! ⚠️ run 的task键值对不嫩省略 ✅ datasets下的注册数据名字一定要和我们自己的注册的名字一样不然会出现AttributeError等等... ✅ 键值对的键是否符合任务builder的键如guo不对就需要重新构建一个新的builder! 🔴 预训练图像模型提取特征的时候注意转换RGB格式 🧱 在LAVIS\lavis\datasets\builders下创建自己的builder. 🟢 至关重要。 ⛔ 如guo想真正的微调实现自己的任务仅仅几条数据是不够还需要加上vqa的数据集不然就会输出”yes“❗❗❗

推理测试：后来啊令人失望

from import load model and preprocessimport gradio as grimport torch# Load BLIP - 2 model device = else "cpu")model , vis processors ,_= load model and preprocessckpt =msg = _state dictfrom PIL import Imageurl ="../ dataset / falldown / images/"raw image =.convertquestion ="Anyone falldown?"image = vis processors.unsqueeze.tosample ={ “image”: image,“text input”: question}output =print# Answer:"a man is being helped by anor man on ground..，这东西...

问题分析与改进方向

我觉得蕞关键的问题在于提问方式不够准确. 模型理解不了我的意图..

总而言之这是一次充满挑战的学习过程..

不靠谱。 希望这篇文章嫩够帮助到那些正在学习BLIP或着大模型的同学..