CML24 | VLM细粒度图文对齐：局部区域匹配优于整体图像

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🫱点这里加入16个细分方向交流群（🔥推荐）🫲 引言 在人工智能领域，如何让机器理解图片和文字之间的关系一直是一个挑战。本文将深入解读这项工作，并探讨它是如何提升AI在图像识别任务中的表现。 ©️【深蓝AI】编译 论文题目：Visual-Text Cross Alignment: Refining the Similarity Score in Vision-Language Models 论文作者：Jinhao Li, Haopeng Li, Sarah M. Erfani, Lei Feng, James Bailey, Feng Liu 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2406.02915 ▲图1：如左图所示，将整幅图像与详细的文字描述对齐会降低缩放余弦相似度。将文字描述与特定的图像部分（如右图中详细的红色区域）对齐则会提高得分。©️【深蓝AI】编译 论文首先指出，使用预训练的视觉-语言模型（如CLIP）将整个查询图像与由大型语言模型生成的多个更细粒度的文本描述对齐时，可以显著提高zero-shot性能。但是，作者通过 ………………………………