跨模态检索(cross-modal retrieval)是指在不同的数据模态之间进行相关内容的搜索和检索。在信息检索领域,跨模态检索已经成为一个热门的话题,因为我们现在可以访问到各种类型的数据,比如文本、图像、视频和音频等。针对这个主题,我们将首先从跨模态检索的定义开始,逐步深入探讨其相关指标及重要性。 1. 跨模态检索的定义...
DiffuseIT提出了一种基于扩散的无监督图像翻译方法,利用解耦的风格和内容表示。受Splicing ViT启发,Diffus...
这是一篇关于跨模态检索(Cross-Modal Retrieval)的paper,在2017的ACM Multimedia上也是拿了Best Paper Award。文章主要利用了Adversarial Learning和Triplet Constraint将Image与Text映射到Common Subspace,这样在Subspace的representations就可以直接进行比较,方便检索等其他操作。模型本身被称为ACMR,第一次接触到Domain Adaption...
去年在跨模态检索/匹配 (cross-modal retrieval/matching) 方向开展了一些研究与应用,感觉比较有意思,所以想写点东西记录一下。这个研究方向并不是一个很"干净"的概念,它可以与 representation learning、contrastive learning、unsupervised leraning 等等概念交叉联系。并没有时间和能力写综述,思来想去就以研究较多的图文...
A new approach to cross-modal multimedia retrieval 论文地址:dl.acm.org/doi/10.1145/ 代码地址:github.com/emanuetre/cr 2. Motivation 在过去的十年中,网络上的多媒体内容出现了大规模爆炸式增长。这次多媒体内容爆炸没有使得多媒体内容建模技术的复杂性也相应提高。今天,搜索多媒体存储库的流行工具仍然是基于...
本文探讨跨模态检索(Cross-Modal Retrieval)领域,特别是Adversarial Cross-Modal Retrieval(ACMR)这一具有创新性的方法。ACMR在2017年ACM Multimedia会议上获得最佳论文奖,为跨模态数据的检索提供了新的思路。该方法利用对抗学习(Adversarial Learning)和三元约束(Triplet Constraint)将图像和文本映射到公共...
《Cross-Modal Retrieval With CNN Visual Features: A New Baseline》(2017 IEEE) 研究背景与动机 在此之前,基于深度模型的跨模态检索方法中,大多数都用传统的视觉特征(如BoVW)来作为网络的输入,从而进行跨模态检索。目前还没有研究CNN视觉特征对跨模态检索的影响 ,而那些传统的特征提取技术限制了图像识别的性能。
Self-Supervised Adversarial Hashing Networks for Cross-Modal Retrieval译文 用于跨模式检索的自监督对抗哈希网络 摘要 由于深入学习的成功,跨模式检索最近取得了显著的进展。然而,仍然存在着一个关键的瓶颈:如何弥合情态差异,进一步提高检索的准确性。在本文中,我们提出了一种自我监督的对抗性散列(SSAH)方法,它是早期...
The cross-modal retrieval problem is: given the representation of an entity in one modality, find its best representation in all other modalities. We propose a novel approach to this problem based on pairwise classification. The approach seamlessly applies to both the settings where ground-truth ...