本文是Text-Image Retrieval系列的第一篇论文。 1.论文阅读 本文首先利用images与其sentence discriptions之间的对应关系建立了二者之间的跨模态alignment model,然后利用对齐信息建立Multimodal RNN来为图片产生描述。 3 Model 模型包括两部分 输入为图像及其描述,产生对齐信息; 输入对齐信息,输出为 3.1对齐视觉和语言 图像...
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 研究了该网络的两种可能的结构:CNN和RNN 将该网络应用于CNN网络,实现了end-to-end的训练 3. SoDeep 方法 3.1.模块训练 该方法的目标为学习到参数为ΘB的DNN,实现排名的功能,即 该网络输入为scores...
Text-Image Retrieval | Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions 本文是Text-Image Retrieval系列的第一篇论文。 1.论文阅读 本文首先利用images与其sentence discriptions之间的对应关系建立了二者之间的跨模态alignment… 阅读全文 ...
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-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...
论文《Composing Text and Image for Image Retrieval - An Empirical Odyssey》的理解与复现(一) 去年只是精读了这篇论文,但还是有点浮在上面的感觉,所以从上个月(2022年7月)开始对此论文进行复现工作,因为个人喜欢彻底搞懂新东西,不是泛泛的运行出来结果就了事,基本花了一个多月的时间基本全部搞懂了此论文包括...
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(...
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 similarities. However, in ...