”跨模态检索“ 的搜索结果
随着互联网上多媒体数据的爆炸式增长,单一模态的检索已经无法满足用户需求,跨模态检索应运而生。跨模态检索旨在以一种模态的数据去检索另一种模态的相关数据,其核心任务是数据特征提取和不同模态间数据的相关性度量...
跨模态检索的任务相关和查询相关子空间学习
为了与时俱进，我们还从第四个角度对跨模态预训练的ITR方法进行了开创性的概述。最后，我们概述了ITR的通用基准数据集和评估指标，并对有代表性的ITR方法进行了准确性比较。本文最后还讨论了一些关键但研究不多的...
DenseCLIP：开启跨模态检索的新篇章 项目地址:https://gitcode.com/raoyongming/DenseCLIP DenseCLIP 是一个创新的开源项目，它旨在利用Transformer架构和CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）的强大能力...
跨模态预训练模型：融合图像与文本的智慧 1. 背景介绍 1.1 人工智能的多模态挑战 在过去的几十年里,人工智能取得了长足的进步,但大多数系统仍然局限于单一模态,如自然语言处理(NLP)或计算机视觉(CV)。然而,人类认知...
跨模态检索的简单实现（pytorch）
跨模态检索问题综述
前者考虑了共享表示空间的学习，其中来自不同模态的信息可以进行比较和集成(我们关注语言和视觉表示之间的跨模态检索)。后者研究如何防止在学习新任务时忘记以前学过的任务。虽然人类在这两个方面表现出色，但深度...
探索MetaCLIP：Facebook Research带来的跨模态学习新突破 项目地址:https://gitcode.com/facebookresearch/MetaCLIP 项目简介 MetaCLIP是由Facebook Research推出的一个前沿项目，旨在推动跨模态语言图像预训练...
探秘高科技神器：CogDL——跨模态学习的利器 项目地址:https://gitcode.com/THUDM/CogDL 项目简介 CogDL 是一个由华中科技大学的天池实验室（THUDM）开发的开源框架，旨在促进跨模态机器学习领域的研究和应用。该...
目前最先进的跨模态检索方法是基于 Transformer 的架构，通过交叉注意力机制对图像中的所有文字和对象进行关注，从而联合处理文本和视觉输入。这些模型虽然提供了无与伦比的检索性能，但也存在以下问题1）通常是从头...
我们的实验验证了我们的检索增强对比性（RECO）训练在几个具有挑战性的细粒度任务上大幅提高了...在全局和局部跨模态混合相似性的基础上，所提出的方法实现了最先进的检索性能，与最近的代表性方法相比，推理时间极短。
探索技术创新：UNITER - 强大的跨模态预训练模型 项目地址:https://gitcode.com/ChenRocks/UNITER 在深度学习的世界中，跨模态理解是一个重要的研究领域，它旨在使机器能够理解和关联文本与图像信息。UNITER 是一个...
为了验证我们理论基础的策略，我们将我们的方法应用于跨模态人 Re-ID，并进行了广泛的实验，其中展示了与最先进的方法相比的优越性能。为了更好地说明，我们在监督学习的背景下简要回顾了 IB 原则 [35]，数据观察 V ...
基于字典学习的对抗式跨模态检索
标签： 研究论文
基于字典学习的对抗式跨模态检索
1.版本：matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程...
关注公众号，发现CV技术之美近日，CVPR 2024 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) IEEE国际计算机视觉与模式识别会议公布了论文录用结果。作为全球计算机视觉与模式识别领域的顶级会议,...
图卷积网络哈希用于跨模态检索
标签： 研究论文
基于深度网络的跨模式检索最近取得了重大进展。 但是，缩小模态差距以进一步提高检索准确性仍然是关键的瓶颈。 在本文中，我们提出了一种图卷积哈希（GCH）方法，该方法通过一个亲和度图学习模态统一的二进制代码。 ...
VisualSparta，一个高效的跨模态检索模型，同时保证检索精度； 该模型结合了预训练编码器和细粒度级别的打分方式； 大规模的图像倒排索引使得检索非常高效，适合现实场景的跨模态检索。
跨模态检索的多标签双层学习
标签： 研究论文
跨模态检索的多标签双层学习
首先先进行一篇基于GCN的不完备多模态哈希的方法的学习，关于多模态哈希以及Incomplete问题可以看我之前的专栏记录。
本文为了解决这一缺陷，提出了一种基于循环注意记忆网络的迭代匹配与循环注意记忆(IMRAM)方法，以渐进的方式探索图像和文本之间的细粒度对应关系，具有两个特点:(1)具有跨模态注意单元的迭代匹配方案，以对齐来自...
图像-文本双向检索在很大程度上依赖于每个图像-文本对的联合嵌入学习和相似性度量。先前的工作很少同时探索模态之间的语义对应和单一模态的语义关联。在这项工作中，我们提出了一个统一的上下文感知注意力网络工作...
模态相关跨模态检索的联合特征选择和图正则化
Web跨模态检索的聚类敏感结构相关分析
基于深度学习的特种车辆跨模态检索方法.pdf
图1.跨模态检索中的问题和挑战。
跨模态检索绘制p-r曲线
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