CLIP视觉感知还能怎么卷？模型架构改造与识别机制再升级

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点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶之心 ”公众号 戳我->  领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 >> 点击进入→ 自动驾驶之心 『 大语言模型 』 技术交流群 编辑 | 自动驾驶之心 近年来，随着计算机视觉与自然语言处理技术的飞速发展，CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）模型作为一种强大的跨模态预训练模型，其应用与研究领域不断拓展。 为了进一步提升CLIP模型在处理复杂任务时的效能与精度，众多研究团队致力于对传统的CLIP模型进行多维度、深层次的改进，旨在增强其特定领域的能力， 比如增强CLIP在少样本分类任务上的泛化能力、细化CLIP的视觉识别区域、强化CLIP对图像内容的关注而非对图像非内容特征的关注、优化图像-文本跨模态对齐等能力 。 在具体实施上，这些 改进大多聚焦于CLIP的视觉编码器和文本编码器的改造 。例如，通过对编 ………………………………