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基于 LVLM 的多模态表示学习在视觉位置识别中的应用
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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
本文介绍了多模态大型语言模型（MLLMs）如何通过提高数据质量来增强视觉语言表示学习。使用MLLMs扩展每个图像的多个标题，并通过“文本切割”方法来防止偏见和内在标题风格。在微调和零样本设置下，图像文本检索的R@1提升分别为5.6〜35.0％和16.8〜46.1％。零样本结果与目标数据集上的微调相媲美。鼓励更多对MLLMs的多方面使用的探索。
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关键要点
- 多模态大型语言模型（MLLMs）通过提高数据质量增强视觉语言表示学习。
- 使用MLLMs扩展每个图像的多个标题。
- 通过“文本切割”方法防止MLLMs引入的偏见和内在标题风格。
- 在微调和零样本设置下，图像文本检索的R@1提升分别为5.6〜35.0％和16.8〜46.1％。
- 零样本结果与目标数据集上的微调相媲美。
- 鼓励更多对MLLMs的多方面使用的探索。
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