2.1 intra and cross modal retrieval 2.2 WSOD: Weakly Supervised Object Detection 2.3 Cross-Modal Self-Supervised Learning 3 Task Definition 4 模型 4.1 train RPN 4.2 模型结构 4.3 Masked Multi-Modal Learning 4.4 Cross-Modal Contrastive Loss 4.5 Inference for Instance-Level Retrieval 5 Result 0 总览 ...
In this paper, we propose an improving text-image cross-modal retrieval framework with contrastive loss, which considers multiple texts of one image. Using the overall text features, our approach makes better alignment between image and its corresponding text center. Results on ...
作者认为交叉熵函数对噪声样本,也就是p接近0的样本太过敏感,导致大部分loss是由这种样本产生了,进而使得噪声样本主导了参数的更新方向,于是作者提出橙色曲线的函数作为改进,即RC loss,这种函数对噪声样本并不敏感,可以使得参数朝着更加正确的方向更新。 2.2 Multimodal Contrastive loss (MC)L_c MC缩小不同模态之间...
Furthermore, the proposed method outperforms the recent CBIR successfully used in medical image retrieval IMTDF, and the recent cross-modal image retrieval method TC-Net (Table 3). Similarly to the representation learning of CoMIRs used in our method, TC-NET uses a contrastive loss (triplet lo...
使用3个loss 进行训练: semantic discrimination loss 用于保证语义的区分能力 ,要求模型提取的特征,对于类别的区分度高。要求模型提取的special特征和shared特征(文中是把两个提取的特征拼接成一个特征向量来进行预测),都能够有效的去辨别样本的类别。 contrastive loss 对于相同类别的两个不同的样本,要求模型提取对两...
论文工作亮点:我们提出了一种简单而有效的基于多模态预训练模型CLIP的小样本微调算法,通过将跨模态信息(例如文字标签)作为训练样本加入cross-entropy loss进行微调,即可用一个简单的线性分类器在十一个图像识别训练集中取得SOTA效果。我们的方法(cross-modal adaptation)的训练速度和性能均大幅优于先前基于prompting、adapter...
Contrastive learning allows us to flexibly define powerful losses by contrasting positive pairs from sets of negative samples. Recently, the principle has also been used to learn cross-modal embeddings for video and text, yet without exploiting its full potential. In particular, previous losses do ...
Pretraining，主要目标是学习输入图像或文本的离散化token表示；第二阶段是Momentum Lexicon-Contrastive Pre...
in-batch lexicon-contrastive learning:主要目的是对齐图像和文本的字典空间,利用batch内对比学习的思路,以图像和文本的离散化表示作为输入,计算对比学习loss。 4. 第二阶段预训练 第二阶段预训练主要是进一步对齐图像和文本的字典空间。大规模负样本对于对比学习的表征学习效果至关重要,因此这里采用了MoCo的思路,使用两...
本文提出了一种简单而有效的基于多模态预训练模型 CLIP 的小样本微调算法——cross-modal adaptation,通过将跨模态信息(例如文字标签)作为训练样本加入交叉熵损失(Cross-Entropy Loss, CE Loss)进行微调,即可实现用一个简单的线性分类器在十一个图像识别训练集中取得SOTA效果。