一、图文检索 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...
2、但近乎完美的指标这并不意味着图文检索/图文匹配任务已经被完美解决了。我们在SIGIR 2023的论文《Rethinking Benchmarks for Cross-modal Image-text Retrieval》中用大量的实验证明,现在的一些图文检索的SOTA模型在细粒度的跨模态语义对齐上的表现还有很大提升空间。而细粒度的语义理解在实际工业界的应用中是非常重要...
一、背景 图像-文本跨模态检索是一个具有挑战性的研究课题,当给定一个模态(图像或文本句子)的查询时,它的目标是从数据库中以另一个模态检索最相似的样本。这里的关键挑战是如何通过理解跨模式数据的内容和度量其语义相似性来匹配跨模式数据,特别是当跨模式数据中有多个对象时。 早期的方法采用全局表示来表达整个图像...
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
一个基于内容的图像检索系统 image-retrieval video-retrieval text-image Updated Aug 19, 2022 CSS svjack / ControlLoRA-Chinese Star 8 Code Issues Pull requests A Light Neural Network To Control Stable Diffusion Spatial Information tuned by Chinese transformer lora clip text-to-image canny-edge...
预训练下游任务:image-text retrieval,zero-shot image-text retrival。...值得注意的模型细节仍然是尝试masked图片局部和masked文字建模,与image-text pair。 1.1K10文本+视觉,跨模态给你带来不一样的视角 94.4 50.5 78.7 87.1 Pixel-BERT63.6 87.5 93.6 50.1 77.6 86.2 四、文献 [1] Lee, Stacked Cross Attenti...
预训练下游任务:image-text retrieval,zero-shot image-text retrival。...值得注意的模型细节仍然是尝试masked图片局部和masked文字建模,与image-text pair。 1.1K10Linux学习总结(九)—— CentOS常用软件安装:中文输入法、Chrome 参考资料 http://jingyan.baidu.com/article/20b68a885a3607796cec622c.html http:/...
图文检索(Image-text retrieval)模型 一、图文检索图文检索(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… 是为山河故人 InfoGCL: Information-Aware Graph Contrastive Learning 论文本文关注的问题是...
USER: Unified Semantic Enhancement with Momentum Contrast for Image-Text Retrieval 基于动量对比的统一语义增强手段解决图像-文本检索问题 基于动量对比:动量对比学习是一个训练范式,整篇文章都在该框架。解决问题2 统一的语义增强:文本、图像的语义增强方法整合在一起,形成一个统一的框架。解决问题1(当然看完文章发现...
Title:《IMRAM: Iterative Matching with Recurrent Attention Memory for Cross-Modal Image-Text Retrieval》 Published:2020 CVPR Team:Tsinghua University Code:https://github.com/HuiChen24/IMRAM 这篇论文是现有跨模态图文检索效果中性能靠前的,受到人在检索过程中是递进的这一现象启发在经典模型SCAN[1]的基础上...