图文检索(Image-text retrieval)即以文搜图和以图搜文两个任务,由于文本和图像是两种模态,所以图文检索不可避免的问题是将文本和图像两个模态的信息在不改变其内容的情况下进行对齐。 目前主流的图文检索模型主要分为:双流结构、单流结构和混流结构。 (1)单流结构:使用一个encoder编码两种模态,直接学习将它们对齐到...
陈玮婧,硕士二年级,来自中国人民大学信息学院AIM3实验室,研究方向为图文描述生成、图文检索、视频理解问答。 背景介绍 图文检索(Image-text retrieval),顾名思义包含有2个子任务:图搜文(image-to-text retrieval)和文搜图(image-to-text retrieval)。但不管是哪个任务,图文检索必须解决的核心问题都是:如何将不同模...
然后设计了场景图匹配(SGM)模型,利用两个图形编码器从图中提取对象级特征和关系级特征,实现图像-文本匹配。由于明确地建模了关系信息,我们的方法在Flickr30k和MS COCO上的图像-文本检索实验中都优于目前的先进方法。更重要的是,定性的实验表明,我们的方法可以真正捕获的关系,有助于图像文字检索任务。
前期的工作证明在V+L task 中 联合嵌入是有助于进行图文对齐的。前人有用kernelized canonical correlation analysis把图文映射到同一空间做annotation和segmentation,image capiton和text-based image retrieval的,有人开创性的指出使用没标注的文本信息去识别视觉对象,并得到了进一步研究,证明了利用预训练的语言知识对语义...
Image-Label数据中,对应类别的图文为正样本;Image-Text中对角线为正样本。...2 损失函数在上述矩阵的基础上,可以利用对比学习的思路构建融合Image-Label和Image-Text两种数据优化函数。...Image-Text引入对Image-Label效果提升:对于上面3行和下面3行,下面3行...
As the rapid development of deep neural networks, multi-modal learning techniques are widely concerned. Cross-modal retrieval is an important branch of multimodal learning. Its fundamental purpose is to reveal the relation between different modal samples
4. Image-Text Retrieval 这个任务其实就是以图搜文或者反过来以文搜图,所以就像推荐任务差不多,用一个双塔分别对文本和图片进行编码,然后计算相似度即可。 文章中在COCO和Flickr数据集上进行了实验,具体结果如下: 更进一步的,文章中还直接在Flickr数据集上进行了zero-shot的考察,同样得到了非常理解的结果。
一个基于内容的图像检索系统 image-retrievalvideo-retrievaltext-image UpdatedAug 19, 2022 CSS iOS 富文本编辑,原生图文混排 图文并茂 NSAttributedString转html html转NSAttributedString base64图片上传,Rich Text Editor iosobjective-crich-text-editortext-imageview-to-object ...
Evaluating Retrieval and Representation 评估检索和表示学习的时候， ALIGN 模型与 BERT-Large 和 EfficientNet-L2共同作为文本和图像编码器，能够在多个图像文本检索任务(Flickr30K 和 MS-COCO) ZeroShot任务和微调中都取得了sota性能。ALIGN 也是一个强大的图像表示模型。在固定住特征以后，ALIGN 略优于 CLIP，并在 ...
Evaluating Retrieval and Representation 评估检索和表示学习的时候, ALIGN 模型与 BERT-Large 和 EfficientNet-L2共同作为文本和图像编码器,能够在多个图像文本检索任务(Flickr30K 和 MS-COCO) ZeroShot任务和微调中都取得了sota性能。 ALIGN 也是一个强大的图像表示模型。在固定住特征以后,ALIGN 略优于 CLIP,并在 I...