Stacked Cross Attention for Image-Text Matching 2020-03-06 15:13:08 Paper: https://arxiv.org/pdf/1803.08024.pdf Code: https://github.com ...
Visual Semantic Reasoning for Image Text Matching : : Paper:https: arxiv.org pdf . .pdf Code:https: github.com KunpengLi VSRN . Background and Motivation: 本文提出利用 GCN 的方法來推理圖像中的關系來提升 Image Text matchin ...
2020-03-06 23:22 0 1017 推薦指數:
Stacked Cross Attention for Image-Text Matching 2020-03-06 15:13:08 Paper: https://arxiv.org/pdf/1803.08024.pdf Code: https://github.com ...
一、背景 圖像-文本跨模態檢索是一個具有挑戰性的研究課題,當給定一個模態(圖像或文本句子)的查詢時,它的目標是從數據庫中以另一個模態檢索最相似的樣本。這里的關鍵挑戰是如何通過理解跨模式數據的內容 ...
Introduction 對於image-text embedding learning,作者提出了 cross-modal projection matching (CMPM) loss 和 cross-modal projection classification (CMPC) loss ...
[github] [參考] 作者提出了HCAN (Hybrid Co-Attention Network),包含: (1)混合編碼模塊:CNN與LSTM混合的encoder; (2)多粒 ...
Methodology 作者提出TIMAM (Text-Image Modality Adversarial Matching)方法,比較簡潔明了,具體包含三個部分: (1)特征提取器: 文本采用BERT提取詞向量,再輸入LSTM提取文本特征; 圖像采用ResNet101提取特征 ...
。 提出的方法: 根據人類修復圖片的行為,提出一種帶有coherent semantic attenti ...
摘要 論文來源:CVPR 2017 論文提出的方法:給定一個訓練好的生成模型,采用提出的兩個損失函數$ context-loss和prior-loss$,通過在潛在的圖像流尋找與需要修復圖片最接近 ...
一篇19年語義合成圖像的文章。認為直接利用正則層會洗掉圖像中原有的語義信息。提出了一種spatially-adaptive的正則化。 條件圖像合成方法區別在於輸入數據的類型。例如以類別為條件的模型、以圖像為輸入的image-to-image等。非條件正則層包括Local Response ...