CLIPSelf：视觉 Transformer 用于开放词汇密集预测的自我精简

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

该论文对 CLIP 模型中的区域 - 语言对齐进行了深入分析，并提出了一种名为 CLIPSelf 的方法，该方法能够将 CLIP ViTs 的图像级识别能力应用到局部图像区域中，从而在开放式词汇密集预测任务中取得了最新的最优性能。

该论文提出了CLIP Surgery方法，提升了CLIP模型的解释性和性能，且在多个任务中获得了显着提高，如在NUS-Wide多标签识别上得到了4.41%的平均精度提升，在Cityscapes开放词汇语义分割任务上的mIoU也超过了现有方法的8.74%。

CLIP Surgery transformer 多模态视觉模型 开放词汇任务 性能提升 解释性
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