Apple提出《对比局部化语言-图像预训练》

主要观点总结

文章提出了一个新的预训练框架CLOC，旨在增强CLIP模型在图像区域级别上的定位能力。CLOC通过在CLIP损失中加入区域-文本对比损失和模块来改进CLIP，使其能够生成基于区域级别的图像嵌入。为了支持大规模预训练，文章设计了一个视觉丰富且空间局部化的字幕框架，以有效地生成大规模区域-文本伪标签。实验结果表明，CLOC在区域级任务上表现出色，同时保持图像级指标的强大性能，且能够作为CLIP的直接替代，增强多模态大型语言模型（MLLM）的微调。

关键观点总结

关键观点1: CLOC预训练框架的提出

CLOC通过添加区域-文本对比损失和模块来改进CLIP，增强其在图像区域级别上的定位能力。

关键观点2: 视觉丰富且空间局部化的字幕框架设计

为了支持大规模预训练，设计了一个视觉丰富且空间局部化的字幕框架，用于生成大规模区域-文本伪标签。

关键观点3: CLOC在区域级任务上的表现

实验结果表明，CLOC在区域级任务上表现出色，同时保持图像级指标的强大性能。

关键观点4: CLOC作为CLIP的直接替代

CLOC能够作为CLIP的直接替代，增强多模态大型语言模型（MLLM）的微调。

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