arXiv · AI· Hao Yan, Guanghui Wang·· 4 小时前AI 评分20
基于渐进子集选择与级联一致性学习的无监督视觉语言模型适配
Progressive Subset Selection and Cascaded Consistency for Unsupervised Vision-Language Model Adaptation
AI 导读
研究提出结合渐进边界子集选择与级联一致性学习的无监督视觉语言模型适配框架。该框架利用置信度过滤和教师预测，仅更新视觉编码器归一化参数与文本原型。在CLIP和SigLIP主干网络上，该方法相比零样本基线取得一致提升，且性能优于近期无监督适配方法。
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