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FG-CLIP：细粒度视觉与文本对齐
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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
该研究提出了细粒度CLIP（FG-CLIP），通过生成16亿对长文本与图像，增强了模型对细微语义差异的识别能力。实验结果表明，FG-CLIP在多个任务中超越了原始CLIP及其他方法，有效提升了模型性能。
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关键要点
- 该研究提出了细粒度CLIP（FG-CLIP），旨在改善CLIP在细粒度理解方面的不足。
- FG-CLIP通过生成16亿对长文本与图像，构建高质量数据集。
- 引入1000万对困难的负样本，以增强模型对细微语义差异的辨识能力。
- 实验结果表明，FG-CLIP在多个下游任务中超越了原始CLIP及其他先进方法。
- FG-CLIP有效提升了模型在捕捉细粒度图像细节和整体性能方面的能力。
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