この論文では、マルチモーダルセマンティック理解における新しいCLIPガイドの対照的学習ベースのアーキテクチャが提案されています。異なるモダリティから派生した特徴を統一された深い空間に射影することで、マルチモーダル特徴のアライメントが実現されます。実験結果は、提案されたモデルがいくつかの基準値を大幅に上回り、異なる集約方法や知識豊富なモデルよりも明らかな性能向上をもたらすことを示しています。また、外部知識を使用せずに単純に実装可能であり、他のマルチモーダルタスクに容易に移行できることが強調されています。
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by Ming Zhang,K... às arxiv.org 03-12-2024
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