深度视觉语义嵌入模型[ 5 ]提出了一种零拍物体识别的方法,并使用了[15]。在这个模型中,句子被表示为字嵌入的用途和使用目标函数优化匹配。 SDT-RNN。 语义依赖树递归神经网络[ 6 ]是用来学习句子表示嵌入到一个共同的图像句子空间。使用相同的目标。 DeFrag。 深度片段嵌入[ 15 ]被提出作为一种替代嵌入全帧图像...
DeViSE A Deep Visual-Semantic Embedding Model:设计一种深层视觉语义嵌入模型 下载积分:2500 内容提示: DeViSE: A Deep Visual-Semantic Embedding ModelAndrea Frome*, Greg S. Corrado*, Jon Shlens*, Samy BengioJeffrey Dean, Marc’Aurelio Ranzato, Tomas Mikolov* These authors contributed equally.{afrome,...
少样本(Few-shot)学习的目标是训练可以在只有少量样本的情况下泛化到新类别的模型。 以往的研究工作提出,使用来自类别名称的可访问语义信息来增强少样本学习,但主要集中在改进标准少样本学习框架中的视觉原型和特征提取器等现有模块,限制了语义信息的充分利用。
CLIPER框架利用CLIP模型的跨模态对齐能力,通过多视图模态对齐方法提取细粒度的语义信息,并将这些信息集成到下游推荐模型中。具体来说,CLIPER首先对文本描述进行多视图分割,然后将其作为提示与图像一起输入CLIP模型,获取预训练的视觉和语言表示以及多视图相似性度量嵌入。通过融合层整合不同表示,CLIPER能够形成适用于各种推荐...