【CVPR 2022】LiT：利用预训练改善图文对齐

出品人：jaelgu（GitHub）

LiT （锁定图像调整）介绍了一种利用对比训练对齐图像和文本模型的方法——对比调整。实验发现锁定的预训练图像模型和未锁定的文本模型能够达到最好的效果。LiT 模型拥有零样本迁移的能力，能够实现新视觉任务（例如图像分类或检索）。它还具有广泛的适用性，可靠地与多种预训练方法（监督和非监督）结合，并且可以跨越不同的体系结构（比如 ResNet、Vision Transformers 和 MLP-Mixer）。基于预训练 transformer 的 LiT 模型在 ImageNet 测试集上实现了 85.2% 的零样本迁移精度，在具有挑战性的 out-of-distribution ObjectNet 测试集上也实现了 82.5% 的精度。

预训练的图像文本模型可能有不同的表示大小，而对比损失通常期望相同大小的表示。为了补偿，LiT 为每个模型添加了一个可选的线性投影，将特征表示映射到一个共同的维度。该方法引入了两个符号分别表示图像模型和文本模型的设置：L 表示锁定变量，根据预训练模型初始化；U 表示解锁/可训练权重，根据预训练模型初始化。另外， u 表示解锁/可训练权重，随机初始化。

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iQOO 11系列今日正式发布。这次iQOO 11不仅继续与BMW M Motorsport深度合作，还推出了曼岛版(绿)与赛道版(黑)，作为爱车的iQOO 9 Pro用户，到了换机的年份，这三款都难以抉择~ 看完发布会以后有几项升级印象最深刻:

1.芯片算力更强: 全系搭载第二代4nm骁龙8及自研V2芯片。

2.屏幕视觉体验更爽: 全系标配2K 144Hz全感屏。

3.充电更快: 原本充电已经很快的iQOO这次再次挑战自己，200w超快充让充电时间来到10分钟级别，同时还有5000mAh电池保证续航。

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