Hacktoberfest 2026：メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

[Q] InternVideo 2.5,, TPO

オープン
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評価

難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
初心者へのやさしさ
20/100
issue の種類
ドキュメント
明瞭さ
説明が足りない
活発さ
停滞
技術スタック
python
領域
machine-learning

調査の方向性

特定のファイル、テスト、またはエントリーポイントは指定されていません。リポジトリに既存の推論スクリプトと論文の TPO の説明を確認し、3つのタスクヘッドと学習プロセスが存在するかどうかを判断してください。完了にはメンテナーによる明確化または文書化されたガイダンスが必要です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

Hello, thank you for the excellent research and for sharing the code.

I understand that TPO (Task Preference Optimization) has been applied to InternVideo 2.5, and as mentioned in the related paper, it includes three task-specific heads: region, temporal, and mask.

I have two questions regarding this:

  1. Are these three heads already implemented and integrated into the current InternVideo 2.5 codebase?
  2. The paper describes a detailed multi-stage training process, but the repository currently provides only inference scripts. Will the training scripts for these heads be released in the future? Alternatively, is there any guidance or reference available to perform supervised fine-tuning (sFT) with these task heads?

Any support or clarification would be greatly appreciated. Thank you again for your valuable contribution!

主要言語
Python
スター
530
フォーク
20
30日以内にマージされた PR はありません

環境構築

このプロジェクトの環境構築ファイルはまだ確認していません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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