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通过预测分配来建立视觉和语言空间的桥梁
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文分析了使用语言-仅依据进行视觉语义模型选择的两个挑战：模态差异和能力差异，并提出了一种称为SWAB的方法来缓解这两个差距。SWAB通过最优传输捕捉开源数据集与目标数据集之间的相关性，并将有用的统计信息从开源数据集传输到目标数据集，从而增强VLM在选择中的能力估计。实验证实了SWAB在多个VLM和图像分类数据集上的有效性。
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关键要点
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分析了使用语言-仅依据进行视觉语义模型选择的两个挑战：模态差异和能力差异。
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提出了一种称为SWAB的方法来缓解模态差异和能力差异。
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SWAB通过最优传输捕捉开源数据集与目标数据集之间的相关性。
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SWAB将有用的统计信息从开源数据集传输到目标数据集。
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SWAB增强了视觉语义模型在选择中的能力估计。
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实验证实了SWAB在多个视觉语义模型和图像分类数据集上的有效性。
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