ICMLNov, 2019

使用 Epsilon-Greedy 算法的多媒体信息搜索性能有效性研究

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TL;DR通过系统捕捉和分析人类用户的反馈模式，可以对多媒体内容进行有效索引，并使用 epsilon-greedy 方法避免本地最大值，并提高多媒体信息检索性能。
multimedia retrievalhuman feedbackindexingepsilon-greedyperformance analysis
发现论文，激发创造
  • 基于内容的视频检索系统

    本文综述了从视频数据中提取用于索引和检索的有趣特征以及相似性测量方法，同时识别现有的内容基视频检索系统研究问题。

    May, 2012

  • 利用现有资源：使用协同信息源提取视频表示

    该论文旨在将来自不同模态的视频信息压缩为单一、紧凑的表示形式，以用于自由格式文本查询的视频检索任务。通过运用预训练的语义嵌入、自动语音识别和光学字符识别等方法，采用协作专家模型来聚合信息，具有良好的检索性能。

    Jul, 2019

  • 多查询视频检索

    本篇论文主要探讨了多查询视频检索技术，可以有效弥补现有数据集中存在的不完善的注释问题，并提出了多个优化方法，以提高模型的检索能力及泛化性。

    Jan, 2022

  • SpotEM: 基于视频的记忆检索的高效搜索

    SpotEM 是一种有效的远程视频检索方法，它使用语义索引和剪辑选择器技术减少检索时耗费的时间和计算资源。

    Jun, 2023

  • 无监督，高效和语义型专家检索

    本文引入了一种无监督的辨别模型，用于在线文档检索。我们仅使用文本证据，通过无监督学习分布式词表示来避免显式特征工程。我们将我们的模型与最先进的无监督统计向量空间和概率生成方法进行比较，并发现我们的模型在大多数情况下可以与监督方法匹配，且算法成本较低，因此可以取得与所谓的基于档案的方法相同的检索性能水平。

    Aug, 2016

  • 关于视音频检索中的语义相似度

    本文提出了一种基于语义相似性的视频检索方法，它允许多个视频和标题被视为同等相关，并且排名的顺序不影响检索性能比较，同时，它还提出了多种估计语义相似性的方法，以适应大规模检索数据集。本文在三个常用视频检索数据集上分析了该方法的表现。

    Mar, 2021

  • 关键词引导下的高效图像 - 文本检索预筛选

    该论文提出了一种关键词指导的预筛选框架来提高图像 - 文本检索的效率，包括关键词匹配和多标签分类方法，并借助倒排索引实现时空复杂度的双赢。经过 Flickr30K 和 MS-COCO 两个广泛使用的数据集的实验证明，该框架能够实现 $O (1)$ 的查询时间复杂度，提高检索效率，而不降低性能。

    Mar, 2023

  • 使用半监督学习的期望最大化进行文档分类

    该研究论文讨论了使用期望最大化技术来分类文档的方法，利用半监督学习方法可以提高分类准确性，其主要优点是可以动态生成新分类。该论文使用了汽车数据集进行了实验验证。

    Dec, 2011

  • 细粒度跨媒体检索的新基准和方法

    本篇论文首先构建了一个细粒度跨媒体检索的新基准，包括 4 种介质类型，然后提出了一个统一的深度模型 - FGCrossNet，通过联合考虑三个约束条件，即分类约束、中心约束和排名约束，以实现更好的公共表示学习。广泛的实验证明了新基准的实用性和我们的 FGCrossNet 的有效性。

    Jul, 2019

  • 质量感知相关性估计的查询自适应视频摘要

    该研究利用神经网络诱导的文本视觉语义嵌入空间，将查询相关汇总作为视频帧子集选择问题进行提出，该方法在多个方面优于先前的技术，并引入具有多样性和查询特定相关性标签的新数据集进行模型训练和测试。

    May, 2017