CLIM：用于区域表示的对比性语言 - 图像拼贴

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过大规模的图像 - 文本对，借助 CLIM 方法实现区域与文本表示的对齐，改进开放词汇物体检测方法并加强视觉 - 语言模型的区域表示，提供更强实力的骨干，实验结果表明 CLIM 在 OV-COCO 和 OV-LVIS 基准上极大改进不同的基线系统。

该研究提出了一种新型的开放词汇目标检测框架，通过自然语言监督学习从配对的图像文本数据中直接学习。实验结果显示，在基准数据集上取得了卓越性能。

图像文本数据 基准数据集 实验结果 开放词汇目标检测框架 自然语言监督学习
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