visual-semantic embeddings | BriefGPT

关键词visual-semantic embeddings

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COLING探究多模态嵌入在语言属性中的应用：视觉 - 语义案例
本篇论文提出了一种探测任务的方法，通过训练分类器来比较各种最新的文本 - 图像语义嵌入，揭示了语义嵌入中存在的问题并提出了问题解决方案。实验结果表明，视觉 - 语义嵌入的识别准确率比单媒体嵌入提高了 12% 以上。
PDF3 years ago
多语言基于实例的语言学习中的经验教训
研究了多语言学习模型在何种条件下能够表现出更好的视觉语义嵌入，结果表明多语种训练比双语种训练有更好的效果，低资源语言受益于高资源语言的训练，注释同一组图像的多种语言获得了额外的提升。
PDF6 years ago
ECCV通过结构对齐学习类别原型以实现零样本识别
本文提出了一种基于耦合字典学习的零样本学习方法，该方法通过利用种类原型中的区分性信息来对齐视觉 - 语义结构，进而提高不太具有区分性的语义空间的表现，并通过简单的最近邻方法在不同空间上执行零样本识别。在四个基准数据集上的实验证明了该方法的有
PDF6 years ago
COLING从对比对抗样本中学习视觉基础语义
该研究旨在解决将文本的分布式表示与视觉域进行关联的问题。通过对视觉语义嵌入的深入研究，提出了基于语言规则和 WordNet 知识库的对抗样本技术，通过在 MS-COCO 图像字幕数据集上的评估取得了良好效果。
PDF6 years ago
ECCV零样本物体检测
本文提出了一种解决零样本目标检测问题的方法，并通过使用视觉 - 语义嵌入，背景感知方法，以及使用大量类别语义标签的辅助数据来解决仅有少数训练类别的问题。在 MSCOCO 和 VisualGenome 两个标准检测数据集上进行实验，验证了该方
PDF6 years ago
AAAIVSE-ens: 带有有效负采样的视觉 - 语义嵌入
本文提出快速自适应负采样算法，解决了图像语义嵌入中负采样难题，该算法能够线性处理大型数据集，并且比目前最先进的方法在 OpenImages，IAPR-TCI2 和 NUS-WIDE 数据集上的收敛速度分别提高了 5.02 倍， 2.5
PDF6 years ago
VSE++：使用硬负例改进视觉 - 语义嵌入
利用视觉 - 语义嵌入的新技术进行跨模态检索，通过采用 hard negative mining，结构化预测中的 hard negatives 和排名损失函数的结合，对多模态嵌入的常见损失函数进行简单改变，在微调和使用增强数据的情况下获得了
PDF7 years ago