DetailCLIP的注意力機制透過一種基於注意力的令牌移除策略，根據具體任務的需求動態調整模型的焦點。這一機制首先利用教師模型生成的注意力值來評估每個圖像區域的重要性，然後根據這些值選擇性地移除注意力值最低的50%圖像區域。這樣的做法確保了模型能夠專注於與特定任務相關的關鍵區域，從而提高了在細粒度任務上的性能。透過這種方式，DetailCLIP不僅能夠捕捉高層次的語義信息，還能夠精確地提取細節特徵，這對於如圖像分割和物體檢測等任務至關重要。這種動態調整的能力使得DetailCLIP在不同的細粒度任務中表現出色，能夠根據任務的特性自適應地強化對關鍵細節的關注。