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搜索结果 - 4
LAIP: 从图像短语建模中学习本地对齐以用于基于文本的人物搜索
本篇论文提出了基于图像 - 短语建模的本地对齐(LAIP)框架,其中包括双向注意力加权本地对齐(BidirAtt)和掩码短语建模(MPM)模块。实验证明,LAIP 框架在 CUHK-PEDES、ICFG-PEDES 和 RSTPReid 数
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18 days ago
FedDr+: 使用全局特征蒸馏稳定点回归的联邦学习
FedDr + 是一种新的算法,通过使用点回归损失进行本地模型对齐,冻结分类器以实现特征对齐,并采用特征蒸馏机制保留有关未见 / 缺失类别的信息,从而有效地整合个体客户端的知识,提高全局和个性化联邦学习的性能。
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a month ago
IJCAI
跨模态全局交互与局部对齐的视听语音识别
本文提出了一种跨模态全局交互和局部对齐 (GILA) 方法,从全局和局部角度捕捉音频 - 视觉 (A-V) 间的深层相关性,用于改善音频 - 视觉语音识别中的多模态表示,实验结果表明我们的方法优于现有的有监督学习方法。
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a year ago
TIPCB:一种简单而有效的基于部件的卷积基线用于基于文本的人员搜索
本论文提出一种基于端到端学习的文字搜索人物图像的框架,命名为 TIPCB,采用新颖的双路局部匹配网络结构并提出多阶段的跨模态匹配策略,消除了低层、局部层和全局层三个特征层次上的模态差距,实现了对 CUHK-PEDES 数据集精准的 Top-
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3 years ago
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