决策融合是在分类决策层面进行融合,即将图像分类器和文本分类器的输出进行结合,得到最终的分类结果。常见的决策融合方法包括平均融合(Average Fusion)、投票融合(Voting Fusion)和逻辑融合(Logic Fusion)。 平均融合:将图像分类器和文本分类器的输出进行加权平均,得到最终的分类结果。这种方法简单有效,但权重的选择需要谨慎。
对于图像数据,可以使用卷积神经网络(CNN)等模型提取图像特征;对于文本数据,则可以使用循环神经网络(RNN)或Transformer等模型提取文本特征。 3.2 特征融合 特征融合是将图像特征和文本特征结合在一起的过程。常见的特征融合方法包括拼接融合(Concatenation Fusion)和加权融合(Weighted Fusion)等。拼接融合是将图像特征和文本特...
图像文本特征融合技术在实际应用中具有广泛的应用价值,主要体现在以下几个方面: 1. 提高图像识别效果 图像文本特征融合技术能够将图像和文本信息进行有效融合,从而提高图像识别的效果。例如,在自动驾驶领域,融合图像和激光雷达信息,可以提高车辆识别道路、行人等目标的准确率;在人脸识别领域,融合图像和文本信息,可以提高人...
它的做法是,在小的、干净的数据集上先训两个模型:一个是“看图说话”模型(也就是 captioner),喂一张图能生成对应的描述图像的文本;另一个是“判断文本和图片是否匹配”模型(也就是 filter)。 在训练多模态模型的过程中,先用 captioner 给这张图生成文本 Y',然后把生成的文本和原始数据集里的文本 y 喂给过...
文本和图像特征融合 特征拼接就是简单的将文本模态进行简单线性变换,转换成图像模态需要的特征向量尺寸,然后将文本特征向量与图像特征向量进行拼接,在StackGAN和StackGAN++中用到过。随着注意力机制的发展,跨模态注意力可以为图像的每个子区域计算一个单词的上下文向量,其首先在AttnGAN中得到应用,AttnGAN在单词的水平上实现...
以飞浆的多模态视频分类模型为例,这个模型基于真实的短视频业务数据,融合文本、视频图像、音频三种模态进行视频多模标签分类,相比只使用视频图像特征,显著提升了高层语义标签的效果。模型架构图如下: , 在这里插入图片描述 在该模型中,不同模态的数据通过不同的处理方式进行特征提取和融合。比如,文本数据可以通过词嵌入...
二、研究现状 当前文本到图像生成存在以下局限性：（1）可控性。大多数模型接受的唯一输入是文本，限制...
通常,视觉语言预训练(VLP)模型包括视觉嵌入模块、文本嵌入模块和融合编码器。图像使用预置的模型进行编码,文本描述被分解成单词并馈送到transformer模型中生成文本嵌入。然后,编码器融合这两个嵌入以创建多模态表示。 VLP模型通常使用图像+文本对比损失和二元分类图像+文本匹配损失来对齐嵌入空间和学习多模态表示。然而,它们...
1 在文本空间实现融合，即主空间在文本，因此需要通过矩阵投影等类似的手段将图像特征映射至文本空间。2 ...
2024年泰迪杯挑战赛的B题，聚焦于跨模态信息检索的前沿技术，要求参赛者设计算法来融合图像与文本特征，实现高效准确的检索。这一任务不仅考验了参赛者对多媒体数据的理解，还挑战了他们解决模态间语义差异的创新能力。任务的核心是两部分：一是使用"word_test.csv"进行文本检索，输出前五相似图像至"result1...