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LongCLIP
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AI框架从显微镜图像中提取丰富的嵌入
研究人员开发了一个AI框架，用于从颗粒和纤维的光学显微镜图像中提取语义丰富的图像嵌入。该系统使用一个多模态教师，将视觉嵌入与文本嵌入相结合，以描述照明、放大倍率和样本特征。一个学生视觉Transformer被训练成仅从图像中重建这些嵌入，在伪类别验证和样本描述检索方面取得了高精度。
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HANCLIP模型改进了视觉-语言负样本处理能力
研究人员开发了HANCLIP，一类新的视觉-语言模型，旨在改进负样本处理。与难以处理否定语句的传统模型不同，HANCLIP重构了其嵌入空间，以便明确编码图像“不是”什么，以及“是”什么。这种方法使用双曲公式和角三元组目标，在一个小型数据集上进行训练，以增强负样本敏感性，同时不降低在标准基准上的性能。该框架是可适应的，并且可以集成到现有的模型中，如CLIP和LongCLIP。