ACM MM'24 Oral | MMCA：多模态动态权重更新，视觉定位新SOTA

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前言   本文 提出了多模态条件适应（ MMCA ）方法，该方法从一种新颖的权重更新视角改善了视觉引导模型中视觉编码器的特征提取过程。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源： 晓飞的算法工程笔记 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 论文: Visual Grounding with Multi-modal Conditional Adaptation 论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.04999 论文代码：https://github.com/Mr-Bigworth/MMCA 创新点 提出了多模态条件适应（ MMCA ）方法，该方法从一种新颖的权重更新视角改善了视觉引导模型中视觉编码器的特征提取过程。 将提出的 MMCA 应用于主流的视觉引导框架，并提出了灵活的多模态条件变换器和卷积模块，这些模块可以作为即插即用组件轻松应用于其他视觉引导模型 ………………………………