本研究公开了一个新的模型-DFER-CLIP，该模型对CLIP模型进行了改进，专门用于识别现实世界中变化的面部表情。CLIP模型是一个多模态的人工智能模型，它能够理解图像和文本之间的关系。这个新的DFER-CLIP模型，通过增...

近期的模型常常在处理复杂的视觉-语言任务上遇到困难，这主要是由于它们在理解混合的图像-文本上下文时存在限制。为了评估这些任务，研究人员引入了I4基准。结果显示，视觉提示生成器的注意力存在缺陷。为了解决这个...

这个代码库介绍了一种改善视觉-语言模型，特别是在详细属性检测和图像内部位置定位任务中的表现的多任务策略。这种策略以视觉-语言模型CLIP为例，展示了如何通过多任务学习提升模型的表现。通过这种方式，模型可以更...