本文提出了一种改进的视觉提示调整方法（VPT），通过优化预训练模型在下游任务中的表现，显著提升了自我监督预训练的适应性。动态视觉提示调整（DVPT）为每个图像生成实例级标记，提升了识别任务的性能。同时，提示凝聚技术有效减少了提示数量，保持了模型的准确度。整体上，VPT方法在多个基准测试中优于传统微调方法。