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license: mit
datasets:
  - uoft-cs/cifar10
language:
  - zh
  - en
metrics:
  - accuracy
pipeline_tag: image-classification
tags:
  - multimodal
  - cifar10
  - cnn
  - bert
  - vision-language
---

<div align="center">
  <img src="assets/log1.png" alt="UprmT_T AI" width="180"/>
  <h1>UprmT_T</h1>
  <p><strong>多模态图像分类 · 从依赖文本到真正看图</strong></p>

  <div style="display: flex; justify-content: center; gap: 12px; margin: 16px 0; flex-wrap: wrap;">
    <a href="https://huggingface.co/GQFth/Uprm-i1">
      <img src="https://img.shields.io/badge/%F0%9F%A4%97%20Model-Uprm--i1-ffc107?style=for-the-badge" alt="HF"/>
    </a>
    <a href="https://swanlab.cn/@020202/multimodal-object-detection/runs/u2nvr8dtqnfs7iv86r7xs/chart">
      <img src="https://img.shields.io/badge/SwanLab-Run-4B8BF5?style=for-the-badge&logo=swan" alt="SwanLab"/>
    </a>
    <a href="https://github.com/GQFth/UprmT_T">
      <img src="https://img.shields.io/badge/GitHub-Code-181717?style=for-the-badge&logo=github" alt="GitHub"/>
    </a>
  </div>
</div>

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## 模型概览

| 版本 | 图像输入 | CNN 层数 | BN | 噪声 | 准确率 | GPU 利用率 |
|------|----------|---------|----|------|--------|------------|
| v01  | 32×32    | 2       | ❌ | ✅   | 72.3%  | 34%        |
| v02  | 128×128  | 3       | ✅ | ❌   | **86.7%** | **78%** |

> **核心升级**：三层 CNN + BN + 高分辨率输入 → 解决「看不清图」「GPU 吃不饱」两大痛点

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## 实验日志（完整记录）

<details>
<summary><strong>2025/11/6 · test_v_02.py</strong> （点击展开）</summary>

```text
模型训练完成时间：2025.10.31
模型文件：multimodal_cifar10_epoch10.pth

结构升级：
  2层图像特征解析 → 3层解析层
  新增：BatchNorm 层
  移除：训练时噪声注入

问题发现：
  • 训练集分辨率过低（32×32），无法泛化到高分辨率图像
  • 显卡算力增加，但利用率低（<40%）
  • 可能原因：输入太小、batch_size 不足、数据加载瓶颈

模型文件：
  • multimodal_model_epoch50.pth
  • multimodal_model_epoch50_1.pth

结构：
  • 双层图像特征解析
  • BERT 预生成文本解码

问题：
  • 模型严重依赖文本提示
  • 为逼模型学习图像，加入大量噪声
  • 但 CNN 结构极简 → 学到的图像特征过于浅层

下一步计划

 -[ ] 升输入到 224×224
 -[ ] 替换 CNN 为 ViT-tiny
 -[ ] 加入 CLIP-style 对比学习
 -[ ] 开放 Inference API