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...
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:如何将不同模态的信息做更好地理解和对齐。 为了解决这个问题,目前主流的图文检索模型结构主要分为两种:双流结构和单流结构。 (1...
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...
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...
【论文笔记】LOOPITR: Combining Dual and Cross Encoder Architectures for Image-Text Retrieval竹鼠商人 清华大学 电子信息硕士7 人赞同了该文章 今天是一篇图文检索的论文,不过感觉和ALBEF太像了,但是性能上还可以。作者是UNC Chapel Hill和Facebook的。 论文地址:arxiv.org/abs/2203.0546 概述 在ALBEF的...
训练和检索效率:CFIR通过使用共享的实体-图像候选索引和图像嵌入缓存,大大减少了训练和检索时间。例如,CFIR-B的检索时间从363.6毫秒减少到4.2毫秒。 5.3 CFIR在AToMiC大规模设置下的可扩展性(RQ3) 实验目的: 验证CFIR框架在更具挑战性的AToMiC大规模设置下的表现。