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BioD2C: A Dual-Level Semantic Consistency Constraint Framework for Biomedical Visual Question Answering
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了BioD2C框架，旨在解决生物医学视觉问答模型在复杂任务中的多模态语义对齐不足问题。通过双层语义一致性约束，该框架提升了模型的视觉特征学习能力，并在新数据集BioVGQ上训练，展现出优异的性能和适应性。
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关键要点
- BioD2C框架旨在解决生物医学视觉问答模型在复杂任务中的多模态语义对齐不足问题。
- 该框架通过模型层面和特征层面的双重语义交互对齐，提升了模型在视觉特征学习方面的适应性。
- BioD2C在新建立的数据集BioVGQ上进行训练，展现出在多个下游数据集上达到了最先进的性能。
- 该框架具有良好的鲁棒性和广泛的适应性。
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