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基于典型对比学习的 CLIP 微调方法用于物体重新识别

💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究旨在通过使用原型对比学习（PCL）损失直接微调CLIP的图像编码器，将大规模预先训练的视觉语言模型适应各种监督设置下物体再识别的表现提升。实验结果证明了该方法在人物和车辆Re-ID数据集上具有竞争力，并在无监督场景中达到了最新的表现。

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标签

CLIP编码器微调 PCL损失 clip 原型对比学习 对比学习 微调 物体再识别 视觉语言模型
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