在人工智能跨模态领域,其目标是做到类似人脑地对不同形式的信息进行语义的对齐与互补的功能。跨模态检索便是跨模态理解中最为基础的任务,它以一种类型的数据作为查询去检索另一种类型的数据,这是一个很具有挑战性的任务,主要是由于“异构鸿沟”。以图像和文本两种模态为例,异构鸿沟是指由于图像和文本的表示形式不一致,两者数据处于不同的分布空间,无
跨模态检索(Cross-modal Retrieval)是一种在多媒体数据中,通过一个模态(如文本)查询另一个模态(如图像、音频、视频)的技术。简单来说,就是打破不同模态之间的壁垒,实现信息的无缝连接。这种技术的出现,主要是为了解决多媒体数据中的模态异构性问题,提高信息检索的准确性和效率。 2. 关键技术 表征学习:将不同模态...
CVPR'2023 基于视觉语言错误建模的跨模态检索 ViLEM: Visual-Language Error Modeling for Image-Text Retrieval 主流的图像-文本检索预训练工作采用“双编码器”架构,使用两个编码器提取图像和文本表示,使用对比学习进行全局对齐,以提高效率。但是,粗粒度全局对齐忽略了图像和文本之间的详细语义关联。在这项工作中,作…...
跨模态检索评价指标 跨模态检索技术顾名思义，是指通过多种模态得结合进行信息检索。在大数据以及人工智能技术的推动下，跨模态检索逐渐成为信息获取的重要手段。技术不断深入，如何对跨模态检索效果进行科学、合理的评价成亟待解决的一个问题。评价指标不仅决定了检索系统的优化方向；也直接影响着用户的使用体验与效果。...
多模态深度融合:随着更多模态数据(如语音、三维模型等)的加入,跨模态检索技术将寻求更高层次的融合,形成全面的多模态信息处理体系。2. 语义理解与知识驱动:借助预训练模型(如BERT、ViT等)的进展,跨模态检索将更注重深层次的语义理解,结合知识图谱进行推理,实现从表层特征到深层语义的精确匹配。3. 隐私保护与安全...
典型跨模态检索系统包含三个主要处理阶段:特征提取阶段采用ResNet-50提取图像块特征,BERT模型获取文本词向量;特征融合阶段通过注意力机制建立图文区域对应关系,如将图像中的猫耳区域与文本描述中的"猫"进行关联;相似度计算阶段使用余弦相似度衡量跨模态数据匹配程度。微软研究院开发的CLIP模型在此领域取得突破,其双编码器...
跨模态检索Coupled CycleGAN: Unsupervised Hashing Network for Cross-Modal Retrieval 核心思想 本论文是无监督方法,主要由两层循环对抗网络构成,外层的循环对抗网络主要是使不同模态提取更有代表性的公共特征向量,内层循环对抗网络使学的高质量的哈希编码...}GfI−>T(是一个encode->decode过程),生成 FfakeIF_{fa...
跨模态检索方法 归纳起来,跨模态检索的主流方法大致可以分为四类:子空间的方法、深度学习的方法、哈希变换的方法和主题模型的方法。 子空间方法 基本思想是利用不同模态样本对的成对共生信息学习投影矩阵,将不同模态的特征投影到一个低维的共同潜在子空间,然后在该子空间中度量不同模态的相似性,从而实现跨模态检索。
事件密集型图文跨模态检索 (Cross-Modal Retrieval between Event-Dense Text and Image) 作者:李琳(武汉理工大学)、 谢忠伟(华为技术有限公司)、 钟忺(武汉理工大学) 开篇导语 随着跨模态图文检索工作应用到不同行业领域中,查询文本呈现...
深度监督跨模态检索(DSCMR) 来源:CVPR 2019 论文题目:Deep Supervised Cross-modal Retrieval 论文地址 论文代码 跨模式检索的目的是使灵活的检索跨不同的模式。跨模式检索的核心是如何度量不同类型数据之间的内容相… 陌色舞舞 跨模态检索+GAN Look, Imagine and Match: Improving Textual-Visual Cross-Modal Retriev...