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AquaticCLIP: A Vision-Language Foundation Model for Underwater Scene Analysis

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内容提要

本研究提出AquaticCLIP，一种新型的对比语言-图像预训练模型，旨在解决水下场景理解中的人工标注不足问题。该模型通过构建200万对水下图像-文本配对数据集，显著提升了水下计算机视觉任务的零样本性能，为水下环境的视觉-语言应用设定了新基准。

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标签

AquaticCLIP model 水下场景 计算机视觉 零样本性能 预训练模型
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