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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关键要点

  • AquaticCLIP是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。
  • AquaticCLIP为水下环境的视觉-语言应用设定了新基准。
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