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语言在 CLIP 对象 - 属性组合泛化中起着关键作用

通过研究图像与语言模型 (CLIP) 在不同类型的分布转换下的通用性，重点关注图像与语言模型在新颖的属性 - 对象配对组合中的分类能力。研究表明，使用大规模的训练数据和语言监督可以显著提高视觉 - 语言模型的组合泛化能力。

研究评估了大规模视觉语言模型CLIPs在处理背景干扰时的性能，发现在不同背景下性能下降，而ImageNet上的单模态模型更稳健。结果提示CLIPs在分布转换下存在问题，对基础模型的评估需谨慎。

CLIPs clip 分布转换 性能 背景干扰 视觉语言模型

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