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...
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的,这个问题目前尚未得到很好的解决。
Text-Image Retrieval | SoDeep: a Sorting Deep net to learn ranking loss surrogates 1.论文阅读 Main Contributions: 提出了用深度神经网络近似替代 non-differentiable ranking metrics,使其更适合作为traning loss 研究了该网络… 阅读全文 Text-Image Retrieval | CAMP: Cross-Modal Adaptive Message Passing...
nlp machine-learning deep-learning text-classification transformers pytorch transfer-learning pretrained-models knowledge-distillation bert text-to-image-synthesis fewshot-learning text-image-retrieval knowledge-pretraining Updated Mar 18, 2024 Python NVlabs / ODISE Star 846 Code Issues Pull requests ...
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。
image-text retrieval评估指标-回复 imagetext retrieval评估指标 引言: 在当今的信息时代,大量的图片和文本信息被广泛应用于社交媒体、电子商务以及其他领域。为了更好地理解和利用这些海量的图片和文本数据,图像文本检索成为了一个重要的研究领域。而评估指标则是用来衡量图像文本检索系统性能的关键工具,评估指标的合理...
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...
Text-image retrieval task has attracted extensive attention nowadays. Due to the different feature distributions, the performance of this task suffers from the large modal discrepancy. Most retrieval methods map images and texts into a common embedding space and measure the simi...
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