本文介绍了多种基于CLIP模型的增强方法，如VT-CLIP、CPL、MP-FGVC和GeoCLIP，旨在提升视觉分类和定位性能。这些方法通过引入新技术和多模态协同推理，在细粒度分类和短语定位任务中取得了显著进展，展示了CLIP在视觉和语言任务中的广泛应用潜力。

Visual DNA是一种用于比较图像数据集的工具，利用最相关的视觉记忆来定位或预测定位的可能结果。作者使用分布度量来比较活体图像和多个先前记录的过往经验之间神经元激活统计的差异，验证了该方法的实际定位性能排序方面的出色能力。