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infer.py精度与eval.py精度差距过大

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我使用自己的数据集训练gold-yolo_n后，在eval.py上测试的map50精度为（遵循默认设置）90，而在infer.py上使用相同的权重并遵循默认设置，将推理结果的txt文件与groundtruth标签进行了对比，计算得到的map50为34，这是为什么，我应该调整什么参数吗。我的数据集分辨率从800到1500，我将他们训练时全部resize到了800进行训练，在验证时image_size为800，test_load_size为636，推理时image_size为636.

在cogvlm2模型上支持多模态大模型的强化学习训练，例如DPO训练

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**Describe the feature** Please describe the feature requested here(请在这里描述需求) 开发一个适用于cogvlm2等多模态大模型的RLHF训练框架出来，集成PPO,DPO,ORPO,KTO等常见的强化学习算法和多模态强化学习数据集，例如清华发布的RLHF-V数据集和VLFeedback数据集 **Paste any useful information** Paste any useful information, including papers, github links, etc.(请在这里描述其他有用的信息，比如相关的论文地址，github链接等) 类似这个链接一样，https://github.com/vlf-silkie/VLFeedback/tree/main **Additional context** Add any other context...