全景调谐：提升视角不变性的视觉语言预训练模型

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过多视角训练数据集和架构优化，本论文成功改进了视觉语言预训练模型 (VLP) 在三维视角变化下的鲁棒性，提高了其对视角变化的不变性能力。

本文介绍了E2E-VLP，一种端到端的视觉-语言预训练模型，通过Transformer框架学习视觉表示和图像文本语义对齐。该模型整合了目标检测和图像字幕生成任务，提升了视觉学习效果，并在多个视觉-语言相关任务中表现出了有效性。

E2E-VLP Transformer框架 图像字幕生成 目标检测 视觉-语言预训练模型
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