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【2025CVPR-图象分类方向】ProAPO:视觉分类的渐进式自动提示优化

论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2025/html/Qu_ProAPO_Progressively_Automatic_Prompt_Optimization_for_Visual_Classification_CVPR_2025_paper.html

研究背景与问题

  1. 视觉语言模型(VLMs)的局限性

    • VLMs(如CLIP)在图像分类中依赖提示(prompt)质量,但现有方法存在缺陷:
      • 手工设计模板​:需领域专业知识,难以扩展(如“a photo of a {class}”)。
      • 提示调优方法​:需
http://www.xdnf.cn/news/17582.html

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