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Jaeger：一种基于串联的多 Transformer VQA 模型
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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Jaegar，一种基于连接的多转换器VQA模型，用于解决基于文档的视觉问答中的挑战。该模型利用RoBERTa large和GPT2-xl作为特征提取器，并通过将两个模型的输出进行连接来加强其表示能力，以减少计算复杂性和推理时间。实证结果表明，该模型在PDF-VQA数据集的C任务上具有竞争力的性能。
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关键要点
- Jaegar是一种基于连接的多转换器VQA模型。
- 该模型旨在解决基于文档的视觉问答中的挑战。
- Jaegar利用RoBERTa large和GPT2-xl作为特征提取器。
- 通过连接两个模型的输出，增强了表示能力。
- 该方法减少了计算复杂性和推理时间。
- 实证结果显示，该模型在PDF-VQA数据集的C任务上表现出竞争力。
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