现在的数据存储是多媒体和多模态的,文本、图像、视频和音频常常存储在同一数据库和同一计算机上。这意味着,如果你想在五金商店的网站上搜索螺丝刀的图片,你不能只查询“螺丝刀”这个词,就期望它能返回相应的结果。首先你得存储并索引文本或商品的标签。除非你明确地将数据库中所有螺丝刀的图片与“螺丝刀”这个标签...
ACMR希望学习出的 Sv 与St 是在Common Subspace,也就是说希望两者有identical distribution,那就意味着要让以后的模型无法分辨出输入是Image还是Text,明显这很符合Adversarial Learning的应用场景,这也就是上图中Modality Classifier(MC)所要做的工作,MC与下文要提到的Feature Projector之间形成了一个Adversary的关系,MC需...
我们找到每一行的最大值,这意味着对于每个文本对象,都会拾取“无视觉对象”中最相关的视觉对象。最后,我们将它们平均为两个图的对象级分数。关系级别得分为以同样的方式计算。上述过程可以公式化为 Loss Function Triplet loss通常用于图像-文本检索任务,它将匹配的图像-文本对的相似性得分约束为比不匹配的图像/文本...
如果oi属于第j类lij = 1,则lij = 0.图像特征矩阵定义为V,文本特征矩阵定义为T,标签矩阵定义为L forallinstances。空间多标签相似性矩阵S用于描述两个实例中的每一个之间的语义相似性,其中Sij = 1意味着oi在语义上与oj相同,否则Sij = 0.在多标签设置中,两个实例(oi和oj)被注释通过多个标签。因此,如果oi和...
然而,只学习共同特征意味着巨大的信息损失,降低了特征的差异性。在本文中,提出了一种新的跨模态共享特征转移算法(cm-SSFT)来解决上述问题,以...特征的特定特征。 3.3Reconstruction enhancement. 前两部分学习到了共享特征和特定特征之间不包含相互关联的信息,为了增强这两个特征的完整性,我们在每个模态的特征之后使用...
图2是一个食材树的例子,主要食材“green breans”位于树的最下面的叶子上,这意味着它是这道菜中最重要的食材,正如模型所了解到的。补充材料中包含了更多的例子。然而,这些观察仍然没有回答这个问题,这些顶级食材在它们各自的食谱中总是主要的吗? 表2:主要成分预测性能。模型在medR上评估(越低越好)和Recall@K...
正如图1所示, 有两个相关的任务: 首先, 给定图像或视频的面孔, 确定对应的两个或更多的声音;第二, 反过来, 给定一个声音的音频剪辑, 确定两个或更多可与它对应的面孔图像或视频。注意, 语音和面孔视频并不是同时获得的,因此当前说话人的检测可能依靠声音以及唇部同一时刻的运动来判断,比如[11]的情况在这里就...
由于一组有B个对,可以做一个B*B的矩阵,对角线为1,其他地方为0,意味着别的不匹配的对相似度应该更低,然后通过CE loss就可以计算。这里就和CLIP设置的一样。 对于v2t和t2v,只是做loss的时候v变化还是t变化的区别而已,如下图 实验 上图展示了MSR-VTT test set中达到最佳准确率时topk需要的值,可以发现非常...
需要注意的是,在Eq.(2)中,教师和学生被要求共享同一个标签空间,以便通过匹配他们之间的预测结果来直接传递知识。然而,在现实世界中,教师并不总是与学生承担同样的任务,这就意味着直接的知识转换不再适用。为了解决这一问题,我们提出JOG借鉴跨任务教师的学习经验,以促进学生的学习。