视觉基础模型近两年取得了瞩目发展。从一方面而言,基于大规模互联网数据的预训练已经给模型预置了大量的语义概念,从而具有良好的泛化性能;但另一方面,为充分利用大规模数据集带来的模型尺寸增长,使得相关模型在迁移到下游任务时面临着低效率问题,尤其是对于需要处理多帧的视频理解模型。
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视觉基础模型近两年取得了瞩目发展。从一方面而言,基于大规模互联网数据的预训练已经给模型预置了大量的语义概念,从而具有良好的泛化性能;但另一方面,为充分利用大规模数据集带来的模型尺寸增长,使得相关模型在迁移到下游任务时面临着低效率问题,尤其是对于需要处理多帧的视频理解模型。
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