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面向视觉 - 语言模型的跨模态向后兼容表示学习
原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了反向兼容训练（BCT）和跨模态预训练等创新方法，旨在提升视觉检索和识别性能。研究表明，这些方法在多种任务中表现优异，尤其在低资源场景下有效减少多语言差异。
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关键要点
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提出了一种名为反向兼容训练（BCT）的框架，旨在提高视觉特征的兼容性。
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MixBCT是一种高效的反向兼容训练方法，通过单一损失函数实现反向兼容。
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AdvBCT方法在兼容性和辨别性方面优于其他BCT方法。
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BIKE框架通过视频和文本的跨模态桥梁，提升视频识别性能。
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无监督的图像与自然语言跨模态预训练方法在多个下游任务中表现优异。
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新的跨语言转移学习框架显著减少了多语言差异，尤其在低资源场景中。
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XMAdapter通过动态调整关联比例，增强跨模态融合效果。
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X-adapter模块提高了对象-颜色推理和自然语言理解任务的性能。
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延伸问答
什么是反向兼容训练（BCT）？
反向兼容训练（BCT）是一种框架，用于训练嵌入模型，使不同维度和架构的视觉特征具有兼容性，从而实现新旧计算机制之间的互换。
MixBCT方法有什么特点？
MixBCT是一种高效的反向兼容训练方法，通过构建单一损失函数来实现反向兼容，适用于不同质量的旧模型。
AdvBCT方法与其他BCT方法相比有什么优势？
AdvBCT方法在兼容性和辨别性方面优于其他BCT方法，经过对比实验验证了其效果。
BIKE框架是如何提升视频识别性能的？
BIKE框架通过视频和文本的跨模态桥梁，自动补充文字辅助属性，从而增强视频表示，提高视频识别性能。
无监督的图像与自然语言跨模态预训练方法的优势是什么？
该方法通过弱对齐的图像-文本语料库和多层次的语义对齐预训练任务，在多个下游任务中表现优异，取得最佳性能。
XMAdapter是如何增强跨模态融合效果的？
XMAdapter通过动态调整关联比例，解耦不同模态的相似性，增强模型性能。
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