瑞士军刀:协同利用视觉基础模型中的知识偏差进行多任务学习
发表于: 。本研究解决了视觉基础模型(VFM)在不同视觉任务中表现不均的偏差问题。提出了一种新颖的“瑞士军刀”解决方案,通过适应性地提取多个VFM的知识,提升多任务学习的效果。实验表明,该方法在多任务学习方面的性能比以往领先技术提高了10%,并提供了灵活且强大的框架以适应更先进的模型设计。
本研究解决了视觉基础模型(VFM)在不同视觉任务中表现不均的偏差问题。提出了一种新颖的“瑞士军刀”解决方案,通过适应性地提取多个VFM的知识,提升多任务学习的效果。实验表明,该方法在多任务学习方面的性能比以往领先技术提高了10%,并提供了灵活且强大的框架以适应更先进的模型设计。