DetailCLIP 通过自蒸馏和像素级重建提升视觉语言模型的分割精度 ！

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前言   在本文中，作者提出了 DetailCLIP ： 一种 面向细节的CLIP ，以解决基于对比学习的视觉语言模型的局限性，尤其是在处理面向细节和细粒度任务（如分割）方面。 尽管CLIP及其变体在图像和文本表示的整体对齐方面表现出色，但它们通常难以捕捉精确分割所必需的细粒度细节。 为了解决这些问题，作者提出了一种新的框架，该框架采用自蒸馏和像素级重建损失的层次比较，并增强了一个基于注意力的标记删除机制。 这种方法选择性地保留语义相关的标记，使模型能够专注于与作者的模型特定功能（包括文本处理、标记比较和图像重建）对齐的图像关键区域，确保学习高级语义和详细视觉特征。 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： ………………………………