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基于文本条件的JEPA用于学习语义丰富的视觉表示

本文介绍了一种视觉自监督学习方法——文本条件JEPA(TC-JEPA),该方法通过图像标题减少特征预测的不确定性。TC-JEPA利用细粒度文本调节器,使图像特征更具语义意义,从而提升下游任务的表现和训练稳定性。该方法在视觉理解和推理任务中优于对比学习,展示了新的基于特征预测的视觉-语言预训练范式。

基于文本条件的JEPA用于学习语义丰富的视觉表示

Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research · 2026-05-07T00:00:00Z
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