间接造福了一大票 vision plus language 的任务,之后的 VQA、image-text matching、caption 都开始用 [10] 提取特征,把 baseline 提高了一大截,这都说明了一个更好的 representation learning 模型是非常重要的。
To solve the problem of text-image annotation, we propose a text-image similarity matching method. This method encodes the text and image, maps them to vector space, and uses cosine similarity to obtain the image with the greatest similarity to the text to construct a multi-modal dataset. ...
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...
【相似关联 + 过滤 - 图文匹配】Similarity Reasoning and Filtration for Image-Text Matching 主要思路和创新点 作者提出了两个模块,相似图推理(SGR: Similarity Graph Reasoning)和相似注意力过滤(SAF: Similarity Attention Filteration)。前者用于识别单词图片相似性之间的复杂关系,后者用于过滤一些非重要的单词以提高...
本文提出利用 GCN 的方法来推理图像中的关系来提升 Image-Text matching 的性能。本文首先挖掘图像中的显著性区域,然后,显著性区域检测可以用 Bottom-Up attention 来实现,这和 人类的视觉系统是一致的。具体来说,这种 bottom-up attention 模型可以用 faster RCNN 来实现,然后构建这些显著性物体之间的联系,用 GCN...
In this paper, we study the problem of image-text matching. Inferring the latent semantic alignment between objects or other salient stuff (e.g. snow, sky, lawn) and the corresponding words in sentences allows to capture fine-grained interplay between vision and language, and makes image-text...
@文心快码BaiduComatestacked cross attention for image-text matching 文心快码BaiduComate 1. 解释什么是Stacked Cross Attention Stacked Cross Attention 是一种注意力机制,它在处理多模态数据(如图像和文本)时,能够捕捉不同模态间的交互信息。这种机制通过在多个层级上堆叠注意力模块,逐步深化对跨模态信息的理解和...
Xi Chen, Gang Hua, Houdong Hu, Xiaodong He March 2018 arXiv preprint arXiv:1803.08024 Publication Download BibTex In this paper, we study the problem of image-text matching. Inferring the latent semantic alignment between objects or other salient stuffs (e.g. snow, sky, lawn) and the corr...
Negative-Aware Attention Framework for Image-Text Matching(NAAF) 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
The key point of image-text matching is how to accurately measure The key challenge in image-text matching lies in learning the correspondence of image and text, such that can reflect the similarity 现有的方法: ①:one-to-one approaches ...