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图像分割模型LViT-- (Language meets Vision Transformer)
使得无标签数据可以像有标签数据一样为模型提供监督信息。这种方式能够有效利用大量的无标签数据,提高模型的泛化能力和鲁棒性。左面的红方框是Transformer支路,右面的红方框是CNN支路。双u型结构:u型CNN支路+u型Transformer支路。

到底了

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使得无标签数据可以像有标签数据一样为模型提供监督信息。这种方式能够有效利用大量的无标签数据,提高模型的泛化能力和鲁棒性。左面的红方框是Transformer支路,右面的红方框是CNN支路。双u型结构:u型CNN支路+u型Transformer支路。
