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超越融合：一种用于遥感图像 - 文本检索的多尺度对齐方法
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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
本文介绍了一种高效的迁移学习方法，将自然领域的视觉-语言知识转移到遥感领域的图像-文本检索任务上。通过预训练的CLIP模型、多模态遥感适配器和混合多模态对比学习目标，解决了遥感数据中高内部相似性的问题。实证研究表明该方法具有应用潜力，可节省训练成本并提高检索性能，为RS视觉-语言任务提供新思路和见解。
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关键要点
- 提出了一种高效的迁移学习方法，将自然领域的视觉-语言知识转移到遥感领域的图像-文本检索任务上。
- 构建了一个新颖的参数高效转移学习框架，使用预训练的CLIP模型和多模态遥感适配器。
- 通过混合多模态对比学习目标，解决了遥感数据中高内部相似性的问题。
- 实证研究表明该方法具有很大的应用潜力，能够节省训练成本。
- 该方法在检索性能上超过传统方法7-13%，并且与全面微调的性能相媲美或更好。
- 为遥感视觉-语言任务提供了新的思路和见解。
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