VLMEvalKit 简介

VLMEvalKit 是一个用于评估视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs）性能的工具包。它提供标准化测试框架、多模态数据集支持以及自动化评估流程，帮助研究人员高效比较不同模型的优劣。

核心功能

多模态任务支持
涵盖图像描述生成、视觉问答（VQA）、图文检索等任务，支持主流数据集如 COCO、Flickr30k、TextVQA 等。

标准化评估指标
提供 BLEU、CIDEr、ROUGE（文本生成任务）及准确率、召回率（分类任务）等指标，确保结果可比性。

模型兼容性
支持多种开源视觉语言模型（如 BLIP、CLIP、OFA），允许用户快速集成自定义模型进行评估。

安装与使用

1. 依赖安装
   需 Python 3.8+ 和 PyTorch 环境，安装命令示例：

pip install vlmevalkit

1. 快速评估示例
   加载预训练模型并评估 COCO 数据集：

from vlmevalkit import evaluate
results = evaluate(model="blip-base", dataset="coco_caption")
print(results)

1. 自定义配置
   通过配置文件调整评估参数（如 batch size、指标类型），或扩展支持新数据集。