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视觉语言基础模型中的后预训练用于模态对齐
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内容提要
本研究提出CLIP-Refine方法，旨在解决现代视觉语言模型中图像与文本特征的模态差距问题。通过在小型数据集上训练，实现特征空间对齐，提升零样本性能。实验结果表明，CLIP-Refine有效减轻了模态差距。
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关键要点
- 本研究提出CLIP-Refine方法，旨在解决现代视觉语言模型中图像与文本特征的模态差距问题。
- CLIP-Refine通过在小型数据集上训练，实现特征空间对齐，提升零样本性能。
- 实验结果表明，CLIP-Refine有效减轻了模态差距，改善了下游任务的表现。
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