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实值无标签图文跨模态检索研究综述
被引量：
1
1
作者
张力
陈康
孙光辉
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期1-16,共16页
为研究面向无标签数据集基于实值特征的图像文本跨模态检索(以下简称跨模态检索)方法的发展现状和亟待解决的关键问题,对目前该领域的文献进行了分析与总结。跨模态检索是根据给定的一种模态查询,从另一种模态中检索出与查询相关的样本...
为研究面向无标签数据集基于实值特征的图像文本跨模态检索(以下简称跨模态检索)方法的发展现状和亟待解决的关键问题,对目前该领域的文献进行了分析与总结。跨模态检索是根据给定的一种模态查询,从另一种模态中检索出与查询相关的样本。首先,引入基于时间复杂度分类法,将现有跨模态检索方法分为基于特征方法和基于分数方法;其次,分别对以上两类方法的研究现状进行叙述,并针对两类方法现阶段存在的主要问题进行分析和讨论;然后,引入跨模态检索的两个主流数据集和常用评价指标,分别对两类方法在公开数据集上的性能进行比较与分析;最后,总结了跨模态检索领域亟待解决的关键问题。研究表明,现有跨模态检索方法尽管已经取得了显著进展,但仍有一些关键问题亟待解决,这些关键问题是未来跨模态检索领域的重要发展方向。
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关键词
图像
文本
跨
模态
检索
多
模态
学习
实值特征
基于特征方法
基于分数方法
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职称材料
铁路客运场景下基于图像搜索的遗失物品查找方法
2
作者
李博
朱建生
+2 位作者
戴琳琳
景辉
黄植正
《铁道运输与经济》
北大核心
2024年第5期89-99,共11页
当前铁路客运场景下的遗失物品查找方法效率低下,影响了旅客的出行体验,给各车站的生产经营造成了困扰。为创新铁路客运场景下的遗失物品查找方式,在分析铁路客运遗失物品查找需求与难点的基础上,结合人脸识别以及深度学习的前沿技术成...
当前铁路客运场景下的遗失物品查找方法效率低下,影响了旅客的出行体验,给各车站的生产经营造成了困扰。为创新铁路客运场景下的遗失物品查找方式,在分析铁路客运遗失物品查找需求与难点的基础上,结合人脸识别以及深度学习的前沿技术成果,建立了一种基于图像搜索的遗失物品查找框架,设计了面向铁路客运场景的安检遗失物品查找方案以及非安检遗失物品查找方案。研究结果表明,该方法可进一步提高铁路客运运营的智能化水平,优化遗失物品的查找效率,在跨模态检索测试中有较高的检索精度,但在部分类别中的检索结果存在误差。基于研究结果,从算法改进与模型微调策略等方面进行了展望。
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关键词
铁路客运
遗失物品
深度学习
实例搜索
跨模态图像检索
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职称材料
题名
实值无标签图文跨模态检索研究综述
被引量：
1
1
作者
张力
陈康
孙光辉
机构
哈尔滨工业大学计算学部
哈尔滨工业大学航天学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期1-16,共16页
基金
国家重点研发计划(2020AAA0106502)
国家自然科学基金(62073105)
机器人技术与系统国家重点实验室开放研究项目(SKLRS-2019-KF-14,SKLRS-202003D)。
文摘
为研究面向无标签数据集基于实值特征的图像文本跨模态检索(以下简称跨模态检索)方法的发展现状和亟待解决的关键问题,对目前该领域的文献进行了分析与总结。跨模态检索是根据给定的一种模态查询,从另一种模态中检索出与查询相关的样本。首先,引入基于时间复杂度分类法,将现有跨模态检索方法分为基于特征方法和基于分数方法;其次,分别对以上两类方法的研究现状进行叙述,并针对两类方法现阶段存在的主要问题进行分析和讨论;然后,引入跨模态检索的两个主流数据集和常用评价指标,分别对两类方法在公开数据集上的性能进行比较与分析;最后,总结了跨模态检索领域亟待解决的关键问题。研究表明,现有跨模态检索方法尽管已经取得了显著进展,但仍有一些关键问题亟待解决,这些关键问题是未来跨模态检索领域的重要发展方向。
关键词
图像
文本
跨
模态
检索
多
模态
学习
实值特征
基于特征方法
基于分数方法
Keywords
image-text cross-modal retrieval
multimodal learning
real-valued feature
feature-based method
score-based method
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
铁路客运场景下基于图像搜索的遗失物品查找方法
2
作者
李博
朱建生
戴琳琳
景辉
黄植正
机构
中国铁道科学研究院研究生部
中国国家铁路集团有限公司科技和信息化部
中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
出处
《铁道运输与经济》
北大核心
2024年第5期89-99,共11页
基金
中国铁道科学研究院集团有限公司科研项目(2022YJ283)。
文摘
当前铁路客运场景下的遗失物品查找方法效率低下,影响了旅客的出行体验,给各车站的生产经营造成了困扰。为创新铁路客运场景下的遗失物品查找方式,在分析铁路客运遗失物品查找需求与难点的基础上,结合人脸识别以及深度学习的前沿技术成果,建立了一种基于图像搜索的遗失物品查找框架,设计了面向铁路客运场景的安检遗失物品查找方案以及非安检遗失物品查找方案。研究结果表明,该方法可进一步提高铁路客运运营的智能化水平,优化遗失物品的查找效率,在跨模态检索测试中有较高的检索精度,但在部分类别中的检索结果存在误差。基于研究结果,从算法改进与模型微调策略等方面进行了展望。
关键词
铁路客运
遗失物品
深度学习
实例搜索
跨模态图像检索
Keywords
Railway Passenger Transport
Lost Items
Deep Learning
Search Instance
Cross-Modal Image Retrieval
分类号
U293.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
实值无标签图文跨模态检索研究综述
张力
陈康
孙光辉
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
2
铁路客运场景下基于图像搜索的遗失物品查找方法
李博
朱建生
戴琳琳
景辉
黄植正
《铁道运输与经济》
北大核心
2024
0
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