Mars_prime的博客

大规模的视觉语言预训练在广泛的下游任务中显示出令人印象深刻的进展。现有方法主要通过图像和文本的全局表示的相似性或对图像和文本特征的高级跨模态关注来模拟跨模态对齐。然而，他们未能明确学习视觉区域和文本短语之间的细粒度语义对齐，因为只有全局图像-文本对齐信息可用。在本文中，我们介绍放大镜，一个细粒度语义的Ligned visiOn-langUage PrE 训练框架，从博弈论交互的新视角学习细粒度语义对齐。为了有效地计算博弈论交互作用，我们进一步提出了一种不确定性感知神经Shapley交互学习模块。实验表明，L

基于c++的管道通信，主要使用了函数CreateNamedPipe，ConnectNamedPipe，WaitNamedPipe，CreateFile，ReadFile,WriteFileCreateNamedPipe：创建一个命名管道。返回的句柄由管道的服务器端使用。返回值：Long，如执行成功，返回管道的句柄。参数 类型及说明<1>--lpName String，指定管道名，采用的形式是：\\.\管道\管道名。最多可达256个字符的长度，而且不用区分大小写。如果存在指...