翻译：已有的工作表明，具有较大有效感受野的ViTs通常在大数据驱动下的下游视觉任务中比CNNs表现更好。

Translation: Existing work has shown that ViTs with larger effective receptive fields typically perform better than CNNs in downstream visual tasks driven by large-scale data.

相关问题

Traceback (most recent call last): File "E:\so-vits-svc\so-vits-svc\dataset_raw\44\44.py", line 18, in <module> auto_number_files("E:\so-vits-svc\so-vits-svc\dataset_raw\br") File "E:\so-vits-svc\so-vits-svc\dataset_raw\44\44.py", line 4, in auto_number_files files = os.listdir(path) ^^^^^^^^^^^^^^^^ OSError: [WinError 123] 文件名、目录名或卷标语法不正确。: 'E:\\so-vits-svc\\so-vits-svc\\dataset_raw\x08r'

这个错误是由于在文件路径字符串中出现了转义字符`\b`，导致路径无法正确解析。要解决这个问题，可以使用原始字符串（raw string）来表示文件路径，或者使用双反斜杠`\\`来代替单个反斜杠`\`。

请尝试将文件路径修改为以下两种方式之一：

使用原始字符串表示文件路径：

file_path = r"E:\so-vits-svc\so-vits-svc\dataset_raw\br"

或者使用双反斜杠来表示文件路径：

file_path = "E:\\so-vits-svc\\so-vits-svc\\dataset_raw\\br"

这样应该能够解决路径语法不正确的问题。如果还有其他问题，请随时告诉我。

Bert-VITS2

Bert-VITS2是一种基于Transformer的视觉语言模型。它同时对图像和文本进行建模，使用单个Transformer堆栈来学习两个领域之间的关系。Bert-VITS2的架构类似于VisualBERT，但不同于双流网络如ViLBERT和LXMERT。在预训练阶段，Bert-VITS2使用两个目标进行训练，其中一个目标是预测缺失的文本标记，另一个目标是区分给定图像的真假标题。作者建议在与任务无关的预训练之后，执行特定于任务的预训练以减少领域差异。Bert-VITS2是一种强大的视觉语言模型，适用于各种视觉语言任务。