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SPARO：用于视觉的稳健和组合式 Transformer 编码的选择性注意力
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
SPARC是一种预训练多模态表示方法，通过序列损失和对比损失提高图像级和区域级任务的性能，同时改善模型准确性和生成图像描述的能力。
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关键要点
- SPARC是一种预训练的多模态表示方法，名为SPARse Fine-grained Contrastive Alignment。
- SPARC结合了精细化的序列损失和对比损失，以编码全局和局部信息。
- 该方法在图像级任务（如分类）和区域级任务（如检索、目标检测和分割）上均显示出性能改善。
- SPARC还提高了模型的准确性和生成图像描述的能力。
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