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...
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...
image-text retrieval 评估指标Image-Text Retrieval 评估指标 在基于图像和文本的检索系统中,评估指标是评估系统性能的重要标准。通过有效的评估指标,我们可以更好地了解系统的检索效果,从而进一步优化系统的性能。本文将介绍一些常用的图像-文本检索系统的评估指标,帮助读者全面了解这一领域的进展和挑战。 1.精确度(...
image-text retrieval评估指标-回复 评估图像文本检索任务的指标是衡量这个任务的性能和效果的重要手段。图像文本检索是指通过给定一张图像的情况下,找到与之相关联的文本信息。这一任务在许多应用中都具有重要作用,如图像管理、广告推荐等。针对这个任务的评估指标主要包括准确率、召回率、平均准确率、检索结果排名等。
CAAN的流程由三个关键模块组成：Bottom-Up attention和Bi-GRU分别提取图像和文本信息，Context-Aware attention用于提取跨模态全局信息，即区域与单词之间的语义关联和模态间关联，最后通过image-text matching loss进行网络训练。在Visual Representations部分，不同于传统的网格特征，本文采用了region特征。使用...
image-captioning visual-reasoning visual-question-answering vision-language vision-language-transformer image-text-retrieval vision-and-language-pre-training Updated Oct 13, 2023 Jupyter Notebook OFA-Sys / Chinese-CLIP Star 3.1k Code Issues Pull requests Chinese version of CLIP which achieves Chines...
Image–text retrieval aims to understand the similarity relationship among image–text pairs while using a ranking model with an optimal distance metric. Although mining the informative pairs is of central importance to training a ranking model, the current dominating ranking model, Cross-Encoder (CE...
In the past few years, cross-modal image-text retrieval (ITR) has experienced increased interest in the research community due to its excellent research value and broad real-world application. It is designed for the scenarios where the queries are from one modality and the retrieval galleries fro...
2020-WACV-Cross-modal Scene Graph Matching for Relationship-aware Image-Text Retrieval 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...
Image-text retrieval is a fundamental and crucial branch in information retrieval. Although much progress has been made in bridging vision and language, it remains challenging because of the difficult intra-modal reasoning and cross-modal alignment. Existing modality interaction methods have achieved ...