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LocCa：具有位置感知字幕的视觉预训练
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文比较了对比预训练和图像字幕预训练策略，发现图像字幕训练同样有效，能够产生竞争力的视觉编码器。提出的CoCa模型通过无缝训练图像和文本，提升了多种视觉任务的性能。LocTex方法利用低成本的文本标注和鼠标轨迹，减少了标注数据需求，同时在视觉任务中表现优异。
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关键要点
- 本文比较了对比预训练和图像字幕预训练策略，发现图像字幕训练同样有效，能够产生竞争力的视觉编码器。
- 提出的CoCa模型通过无缝训练图像和文本，提升了多种视觉任务的性能。
- LocTex方法利用低成本的文本标注和鼠标轨迹，减少了标注数据需求，同时在视觉任务中表现优异。
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延伸问答
LocCa模型的主要特点是什么？
LocCa模型通过无缝训练图像和文本，提升了多种视觉任务的性能。
LocTex方法如何减少标注数据的需求？
LocTex方法利用低成本的文本标注和鼠标轨迹，提供粗略的本地化信号，从而减少标注数据的数量。
图像字幕预训练与对比预训练的比较结果如何？
研究发现仅采用图像字幕训练也能产生与对比预训练编码器竞争的视觉编码器。
CoCa模型的创新之处是什么？
CoCa模型省略了解码器前半段的跨关注，使图像和文本的编码器和解码器能够预先训练。
LocTex在视觉任务中的表现如何？
LocTex在视觉任务中表现优异，能够在COCO实例分割上实现可比较甚至更高的性能。
使用图像和标题的联合信息有什么好处？
使用联合信息可以提高图像表征能力，并成功应用于多种目标任务。
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