Before Faghri et al. (2018), apairwise ranking losshas been usually adopted for text-image model training. The only difference is that, instead of only using the hardest negative sample, itsums overall negative samples(we thus refer to it as the sum margin loss). Though sum-margin loss y...
做"image-text matching" 这个 topic 有大半年的时间了,从 CVPR2020 鸽到IJCAI2020,code 写了不少,实验也做了不少,但是最后还是没能做出来,接下来要去 MSRA 实习一段时间,不知道又要鸽到什么时候了。 在实验后期卡住的时候,我看到了一些新颖的 VQA 的工作,感觉蛮有意思。本篇文章主要结合这些 VQA 模型和我...
2.图像-文本匹配损失(Image-Text Matching Loss,ITM): 图像-文本匹配损失(ITM)主要用于ViT和Image-grounded text encoder的组合。其目标是学习图像-文本多模态表征,捕捉视觉和语言之间的细粒度匹配。ITM 是一个二分类任务,模型使用 ITM 头(线性层)预测图像-文本对的多模态特征是正面(匹配)还是负面(不匹配)。 BLIP...
论文链接:Negative-Aware Attention Framework for Image-Text Matching(基于负感知注意力的图文匹配,CVPR2022) 代码主页:https://github.com/CrossmodalGroup/NAAF 主要优势 (Highlights): 1)不额外添加任何学习参数前提下,在基础基线SCAN上取得显著性能提升,达到SOTA; 2)模型设计简单有效,只需要SCAN 的文本-图像(Text...
针对在第4部分所提到的三项损失，作者尝试在微调期间进行不同的组合。如表4的第4 部分所示，模型通过使用二元交叉熵损失（Binary Cross-Entropy Loss），本身就能在图像-文本检索任务上获得最佳的微调结果。6、评论 据AI科技评论了解，事实上ImageBERT模型与以前的视觉-语言模型（例如ViLBERT、VL-BERT、UNITER、LXMERT...
Text image matching without language model using a Hausdorff distance. Son, H,S Kim,J. Kim. Information Processing Letters . 2008Son & Kim+ 08] H.J. Son, S.H. Kim, J.S. Kim: Text image matching without lan- guage model using a Hausdorff distance. Inf. Process. Manage., Vol. 44...
Negative-Aware Attention Framework for Image-Text Matching(NAAF) 1分钟 1分钟 登录 开通大会员 大会员 消息 动态 收藏 历史记录 创作中心 投稿 追文逐业的小研 编辑于 2023年10月18日 00:49 分享至 投诉或建议 评论 赞与转发 2 0 0 0 0
MatchPyramid来自Liang Pang等在2016发表的一篇文章Text Matching as Image Recognition,大意为利用图像识别的方式进行文本匹配。 二、思路 对于文本匹配,基本思路如下述公式: 其中T为文本,函数θθθ代表将文本转换为对应的表示,函数FFF则代表两个文本表示之间的交互关系。 由侧重点不同可分为表示方法与交互方法,即注重...
PyTorch implementation for AAAI2021 paper of“Similarity Reasoning and Filtration for Image-Text Matching”. It is built on top of theSCANandAwesome_Matching. We have released two versions of SGRAF:Branchmainfor python2.7;Branchpython3.6for python3.6. ...
This is Negative-Aware Attention Framework for Image-Text Matching, source code of NAAF. The paper is accepted by CVPR2022. Download Paper. Its Chinese blog can be found here. It is built on top of the SCAN in PyTorch. Our series of work based on optimal discriminative learning is publishe...