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VIRL：面向少样本制造可行性估计的容量感知表示学习
原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了FashionViL，一个针对时尚领域的视觉语言表征学习框架，采用多视角对比学习和伪属性分类学习等预训练任务，适用于多种视觉语言任务，并在五个下游任务中表现优异。
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关键要点
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FashionViL 是一个针对时尚领域的视觉语言表征学习框架。
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该框架包含多视角对比学习和伪属性分类学习两个预训练任务。
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FashionViL 采用基于 Transformer 的灵活多用途模型架构。
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在五个下游任务中，FashionViL 表现优异，取得最佳成果。
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延伸问答
FashionViL 是什么？
FashionViL 是一个针对时尚领域的视觉语言表征学习框架。
FashionViL 采用了哪些预训练任务？
FashionViL 包含多视角对比学习和伪属性分类学习两个预训练任务。
FashionViL 的模型架构是什么样的？
FashionViL 采用基于 Transformer 的灵活多用途模型架构。
FashionViL 在下游任务中的表现如何？
FashionViL 在五个下游任务中表现优异，取得最佳成果。
FashionViL 适用于哪些任务？
FashionViL 广泛适用于各种视觉语言任务。
FashionViL 的创新点是什么？
FashionViL 的创新点在于其设计的预训练任务和灵活的模型架构。
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