圖像情景文本融合的多模態(tài)模型性能策略研究

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摘  要：針對多模態(tài)模型中基于視覺區(qū)域特征提取方法表征能力有限的問題，文章提出了一種基于圖像情景文本融合的多模態(tài)特征提取方法，并構(gòu)建了圖像情景文本融合的視覺語言多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型，簡稱OCR-ViLT，通過引入預(yù)訓練加微調(diào)的遷移學習方案，降低模型訓練成本。并經(jīng)過大量實驗探究模型的輸入策略，文章建議，在跨模態(tài)檢索任務(wù)中，采取圖文比例2：3能夠獲得最優(yōu)的召回率。（剩余6656字）