提案されたグロ−バル・ロ−カル イメ−ジ テキスト類似度集約（GLA）戦略は画像分類性能向上面白味持ってきました。
具体的影響：
GLA 戦略通じて生成した初期偽ラベリング精度飛躍
微小特定物体含め多数オブジェクト同時識別容易化
結果：mAP 向上＝６９．２％ COCO デ－タセット
また本戦畧通じて CLIP を使っただけ初期偽ラブール作成段階限定し，推測時計算コスト低下傾向示す．更一層，生成した偽ラブール全無指導式マッチャビュー良好表現力与え，各種実世界問題対策役立ちそ感じさせました．