BriefGPT - AI 论文速递
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视觉引导的生成式文档布局预训练
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为ViLTA的新方法，通过交叉蒸馏生成软标签，利用上下文合成硬负样本，提高图像-文本匹配的难度，取得更好的性能。实验证明了ViLTA在视觉语言预训练中的有效性和潜力。
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关键要点
- 提出了一种名为ViLTA的新方法
- ViLTA由两个组件组成，旨在促进图像和文本对之间的细粒度表示学习
- 采用交叉蒸馏方法生成软标签，提高模型的稳健性
- 利用上下文合成硬负样本，增加图像-文本匹配的难度
- 在各种视觉语言任务上取得更好的性能
- 大量基准数据集实验证明了ViLTA的有效性和潜力
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