微调qwen2.5-vl做点检测的grounding，数据集应该是什么形式

[jjjjjjj2020]

请问有人知道如果用swift微调qwen2.5-vl做点检测的grounding，数据集应该怎么做呢，直接参照swift给的数据集格式，把框的坐标改成点的坐标会不会对性能有影响？

[Jintao-Huang]

框的坐标就是 两个点表示的

[jjjjjjj2020]

框的坐标就是 两个点表示的

我的数据集把框转变为了中心点的坐标如下所示可以训练，但是推理的结果总是只有2个点的输出，如图所示，请问这是什么原因造成的呢？
{
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "You are a helpful assistant."
},
{
"role": "user",
"content": " find edd"
},
{
"role": "assistant",
"content": ""
}
],
"images": [
"/public/huangjiao/data/EDD-Grounding/EDD-grounding/train2017/test-19506.png"
],
"objects": {
"ref": [
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd",
"edd"
],
"bbox": [
[
124,
778
],
[
1249,
23
],
[
60,
661
],
[
1236,
122
],
[
89,
577
],
[
93,
407
],
[
179,
719
],
[
851,
881
],
[
779,
1389
],
[
1495,
1401
],
[
1668,
1073
],
[
193,
334
],
[
23,
560
],
[
891,
18
],
[
1026,
213
],
[
827,
1668
],
[
1706,
1711
],
[
1600,
1168
],
[
466,
683
],
[
872,
1772
],
[
1491,
1464
],
[
60,
1021
],
[
138,
545
],
[
901,
1870
],
[
1663,
823
],
[
62,
819
],
[
1546,
722
],
[
771,
32
],
[
1881,
1862
],
[
831,
764
],
[
753,
1250
],
[
913,
359
],
[
859,
1054
],
[
1299,
439
],
[
778,
545
]
]
}
},