FoRA:多模态孪生网络之外的低秩自适应模型
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究提出了一种名为 Low-rank Modal Adaptors(LMA)的新型多模态物体检测器,通过共享参数增强了同质信息的一致性,而轻量级的模态适配器则专注于模态独特的特征。实验证明了我们方法的有效性,尤其是在 DroneVehicle 数据集上,LMA 相比最先进的方法准确率提高了 10.4%,同时减少了 149M 参数量。
本文介绍了一种名为Low-Rank Adaptation(LoRA)的方法,用于少样本适应学习。通过在11个数据集上展示其潜力,并与其他方法进行对比,结果显示LoRA方法在所有目标任务上都显著提高了性能。作者认为LoRA方法可用于评估少样本Vision-Language Models(VLMs)中的新兴主题进展。