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基于渐进原型匹配的文本-动态图片跨模态检索算法
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作者 彭姣 贺月 +7 位作者 商笑然 胡塞尔 张博 常永娟 欧中洪 卢艳艳 姜丹 刘亚铎 《计算机科学》 北大核心 2025年第9期276-281,共6页
在社交和聊天场景中,用户不再局限于使用文字或emoji表情符号,而是采用语义更加丰富的静态或动态图片来进行交流。尽管现有的文本-动态图片检索算法取得了一定效果,但仍存在模态内和模态间缺乏细粒度交互,以及原型生成过程中缺乏全局引... 在社交和聊天场景中,用户不再局限于使用文字或emoji表情符号,而是采用语义更加丰富的静态或动态图片来进行交流。尽管现有的文本-动态图片检索算法取得了一定效果,但仍存在模态内和模态间缺乏细粒度交互,以及原型生成过程中缺乏全局引导的问题。为了解决上述问题,提出了一种全局敏感的渐进原型匹配模型(Global-aware Progressive Prototype Matching Model,GaPPMM)用于文本-动态图片跨模态检索,采用三阶段渐进原型匹配的方法来实现跨模态细粒度交互,并提出了全局敏感的时间原型生成方法,利用全局分支产生的预览特征作为注意力机制的查询,引导局部分支关注到最相关的局部特征,实现了动态图片的细粒度特征提取。实验结果表明,提出的模型在公开数据集上的召回率总和超越了现有的SOTA模型。 展开更多
关键词 跨模态检索 动态图片检索 渐进原型匹配 注意力机制 全局敏感性分析
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