joint embeddings | BriefGPT

关键词joint embeddings

搜索结果 - 8

遥感联合多模态自监督预训练：甲烷源分类应用
本文针对当前深度学习方法在计算机视觉和遥感专业任务中应用普及的情况，讨论了解决办法。结合地理位置信息，提出利用不标注数据进行自我监督预训练，探讨了联合嵌入方法在多种遥感图像模态下的应用，最终在甲烷源分类任务上获得良好的性能。
PDFa year ago
HFT-ONLSTM：分层微调的多标签文本分类
本文提出了一个基于有序神经 LSTM 网络的分层和微调方法，缩写为 HFT-ONLSTM，以更准确地进行逐层 HMTC。联合嵌入的新方法，基于父类别标签和文本数据进行准确捕捉文本和类别标签的联合特征，采用微调技术来训练参数，以使得上层文本
PDF2 years ago
CVPR使用 Querybank 标准化进行跨模态检索
本文提出了一种简单而有效的 Querybank Normalisation（QB-Norm）方法，用于应对嵌入空间中出现的中心点问题，并获得更好的跨模态检索性能，无需重训练，同时还提出了一种新的相似度标准化方法，Dynamic Invert
PDF3 years ago
ICCV联合 Wasserstein 自编码器用于多模态嵌入的对齐
通过对多个视觉与文本模态的联合嵌入进行高斯规范化，本文应用 Wasserstein 自编码器对图像和文本的潜在表示进行编码，以确保生成的语义表示具有良好的连续性，从而实现语义对齐和跨数据集的表现。在交叉检索和短语定位上，我们展示了该方法的优
PDF5 years ago
医学图像和报告之间的无监督多模态表示学习
该研究旨在探索多模态联合嵌入并生成医学影像模态和相关放射学报告，并通过受监督和无监督学习的方式，实现在文档检索任务中的表现，发现只需有限的监督即可获得与完全监督方法类似的结果。
PDF6 years ago
CVPR适用于少样本细粒度识别的跨模态幻象技术
提出一种基于深度学习的多模态方法，通过有意义的联合嵌入来弥合模型训练中数据不足的信息差距，并通过跨模态数据幻觉框架提出了一个区分性文本条件生成对抗网络，改进了基于 CUB 数据集的一、二、五次学习的模型准确性。
PDF6 years ago
Text2Shape: 通过学习联合嵌入从自然语言生成形状
通过联合嵌入 3D 彩色形状和自然语言，我们提出了一种从自然语言中生成彩色 3D 形状的方法，此外还演示了其背后的文本检索，条件 Wasserstein GAN 等实现和应用。
PDF6 years ago
学习深度结构保持的图像文本嵌入
提出使用双分支神经网络进行联合嵌入图像和文本的方法，包含多层线性投影和非线性激活函数，通过结合度量学习和交叉视图约束优化进行训练，实验结果表明该方法在图像 - 文本检索和短语定位任务上具有显著性能改进。
PDF9 years ago