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DAP：面向领域感知的视觉与语言导航提示学习
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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
通过引入低成本提示调整范式来学习特定领域视觉提示，提出了一种新颖且模型无关的领域感知提示学习（DAP）框架，以在VLN任务中为预训练模型提供特定对象级和场景级跨模态对齐，并将领域内视觉知识以高效的方式注入预训练模型的视觉编码器。实验结果显示，DAP相比现有的最先进方法具有明显的优势。
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关键要点
- 引入低成本提示调整范式来学习特定领域视觉提示。
- 提出了一种新颖且模型无关的领域感知提示学习（DAP）框架。
- DAP框架在VLN任务中为预训练模型提供特定对象级和场景级跨模态对齐。
- 高效地将领域内视觉知识注入预训练模型的视觉编码器。
- 在R2R和REVERIE上的实验结果显示，DAP相比现有的最先进方法具有明显的优势。
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