论文解读:《Cross-modal Scene Graph Matching for Relationship-aware Image-Text Retrieval》

原创 已于 2024-11-10 10:48:13 修改 · 290 阅读 · 3 ·
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#计算机视觉 #人工智能 #深度学习

于 2024-11-06 21:07:15 首次发布

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一、由于图像和文本是异质的跨模态数据，其中一个关键挑战是如何学习综合且统一的表示来表达多模态数据。这句话什么意思，举例解释一下。

这句话的意思是，由于图像和文本属于不同的模态（即图像是视觉数据，而文本是语言数据），它们在特征和结构上具有很大差异，因此在机器学习中，难以直接将它们统一起来进行表示。这一挑战在于如何设计一种方法，让计算机能够有效地理解并融合这两种数据类型，使它们形成一致的、综合的表示，便于进一步的匹配或检索。

举个例子，在图像-文本检索任务中，假设我们想要找到与某一图像内容最匹配的文本描述。图像包含了物体和物体之间的关系，比如“一个女人骑在马背上”。文本则可能描述“一个女人在海滩上骑马”。要使计算

最低0.47元/天 解锁文章
CrossMatch: Enhance Semi-Supervised Medical Image Segmentation with Perturbation Strategies 论文阅读
weixin_51657614的博客
05-17 1210
SEMANTIC分割作为一种像素级的精确分类技术，在医学图像分析领域起着至关重要的作用。特别是在处理复杂的三维CT和MRI数据时，虽然全监督学习方法可以获得高精度的分割结果，但人工标注成本高，操作复杂，严重限制了其应用。在为了克服这一瓶颈，出现了半监督医学图像分割方法，并显示出巨大的潜力[1]。这些方法的核心在于将少量标注数据与大量未标注数据有效结合，降低标注的高成本，实现准确分割，同时促进在临床等场景的广泛应用。半监督学习(SSL)的主要挑战是如何有效地利用未标记数据的潜力。
《Cross-modal Scene Graph Matching for Relationship-aware Image-Text Retrieval》中文校对版
buyaotutou的博客
11-02 1129
自然场景的图像-文本检索一直是一个热门的研究主题。由于图像和文本是异质的跨模态数据，其中一个关键挑战是如何学习综合且统一的表示来表达多模态数据。一幅自然场景图像主要涉及两种视觉概念，即对象及其关系，这两者对图像-文本检索同样重要。因此，一个好的表示应该同时考虑这两者。在许多计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）任务中，场景图在描述复杂自然场景方面取得了最近的成功，因此我们提出用两种场景图来表示图像和文本：视觉场景图（VSG）和文本场景图（TSG），每种场景图都被用于共同表征相应模态中的对象和关系。
Cross-modal Retrieval（跨模态检索）
热门推荐
nakaizura
05-03 2万+
前一篇文章整理了多模态融合Multimodal Fusion，最近看到一篇很好的跨模态检索的文章，这篇博客就来整理几篇博主认为idea还不错的跨模态检索。另，如果有其他idea很好的跨模态论文，希望你在文章后面留言！ Cross-modal Retrieval 一般一个跨模态检索过程可以既包括模态表征，模态转换，模态对齐和联合学习（唯独没有模态融合，基本上不需要融合）。 Adversarial ...
Fine-grained Cross-modal Alignment Networkfor Text-Video Retrieval--文献阅读翻译
qq_42014059的博客
12-27 2072
题目：Fine-grained Cross-modal Alignment Networkfor Text-Video Retrieval 作者：Ning Han Hunan University ninghan@hnu.edu.cn Jingjing Chen∗ Fudan University chenjingjing@fudan.edu.cn Guangyi Xiao Hunan University guangyi.xiao@gma...
Dual Adversarial Graph Neural Networks for Multi-label Cross-modal Retrieval 论文笔记
weixin_42863990的博客
09-29 993
Dual Adversarial Graph Neural Networks for Multi-label Cross-modal Retrieval AAAI2021 跨模态方向的论文。 我终于也开始刷这种新的论文啦，不过第一篇(理论上是第二篇，之前看过一个图构建局部语义的)就面临大挑战，因为它使用的是NUS-WIDE和MIRFlickr数据集，评价指标用的是mAP，这和我往常看到的SCAN之类的图文matching方法用到的数据集MSCOCO和Flickr30K似乎不是很相似。说不定这是两个不同的领域
Cross-Modal Retrieval
qq_41831542的博客
10-19 1833
@[TOC]Paper with notes on Cross-Modal Retrieval Background 这里研究的跨模态检索主要是图像-文本匹配(Image-Text Matching)。跨模态检索模型的输入是两种模态信息（图片和句子），输出是他们的相似度。继而利用模型在一堆图片/句子中挑出与待查询句子/图片最匹配的结果。因此评价指标也通常有Text-Retrieval 和 Image Retrieval两个方面。跨模态检索后的结果为图1所示。 Mainstream Methods SOT
图文检索论文阅读
qq_45773451的博客
12-15 3401
Cross-modal Scene Graph Matching for Relationship-aware Image-Text Retrieval论文阅读
阅读笔记 CCL: Cross-modal Correlation Learning with Multi-grained Fusion by Hierarchical Network 总结
m0_37692953的博客
06-05 2149
阅读笔记 CCL: Cross-modal Correlation Learning with Multi-grained Fusion by Hierarchical Network总结CCL: Cross-modal Correlation Learning with Multi-grained Fusion by Hierarchical NetworkYuxin Peng, Jinwei ...
阅读笔记 CCL: Cross-modal Correlation Learning with Multi-grained Fusion by Hierarchical Network
weixin_33901926的博客
06-06 1020
总结 CCL: Cross-modal Correlation Learning with Multi-grained Fusion by Hierarchical Network Yuxin Peng, Jinwei Qi, Xin Huang and Yuxin Yuan 常见方法 使用深度神经网络（DNN）的跨模态检索大体分为两个步骤： 1 The first learnin...
halcon图像腐蚀—erosion1
qq_34059233的博客
12-05 606
针对阈值分割后的图像，经常存在很多的小目标，这些小目标是噪声，这时候就可以使用图像腐蚀的方法去除小目标
二值化——将具有丰富灰度或彩色信息的图像，转换为仅由两种像素值（通常是0和1，或0和255） 组成的图像，即黑白图像
xixixi7777的博客
12-05 426
二值化是。
计算机中的图像是什么？
木梓油
12-01 657
图像处理和“理解”是计算机视觉（Computer Vision）的核心领域。理解图像如何被表示，是第一步也是最关键的一步。所有图像都是“数据”，以某种数据结构被存储和处理的一组组数字。根据表示方式的不同，图像可以分为位图和矢量图两大类。可以把位图想象成一幅巨大的“十字绣”或“乐高拼图”，每一格都有自己的颜色。图像的分辨率描述的就是像素的排列方式，即图像的宽度和高度分别有多少个像素点。 分辨率 = 图像宽度（像素） × 图像高度（像素） 比如 1920 × 1080， 表示图像宽 1920 像素、高 1080
YOLO v11的学习记录（八） 使用自定义数据从头训练一个目标检测的模型
xulibo5828的博客
12-04 789
imags目录下保存图片，按照用途的不同又分为train（训练集）、var（验证集）和test（测试集），labels目录下保存与images目录下图片文件的同名txt文件，dataset.yaml是训练配置文件。model=yolo11n.yaml：使用的基础模型是 YOLOv11版本（yolo11n），但是不用它的预训练权重（从头训练），如果使用预训练权重，将该段指令改为：model=yolo11n.pt。当小批次运行成功后，修改和优化训练参数，进行正式训练。batch=16：每批处理 16 张图像。
AI训练（目标检测：yolov8）
weixin_48036026的博客
12-04 235
本文介绍 YOLOv8 目标检测项目实操全流程：含虚拟环境创建、PyCharm 配置及依赖安装，明确项目目录结构，给出模型预测、训练、验证、测试的终端命令。重点解析训练结果，包括最优与末次训练权重文件，results.png 中各类损失、精度、召回率、mAP 等指标含义，以及数据明细和标签分布，同时提及过拟合、样本不均衡等问题的应对思路，为项目实操与结果分析提供指导。
AI学习笔记整理（29）—— 计算机视觉之人体姿态估计相关算法
最新发布
斯丝2011的博客
12-05 631
人体姿态估计(Human Pose Estimation, HPE) 是指通过计算机视觉技术来推测或估计人体在三维空间中的姿态信息，包括关节位置、角度和身体姿势等。本质上，它是一种捕获每个关节（手臂、头部、躯干等）的一组坐标的方法，该坐标被称为可以描述人的姿势的关键点(keypoint)。目前主流的人体姿态估计算法可以划分为传统方法和基于深度学习的方法。
Java 实现图片清晰化（锐化处理）
qq_27246521的博客
12-01 129
使用「拉普拉斯核（5 为中心权重）」，既增强人脸边缘（如轮廓、眼睛、嘴巴），又不会过度失真（避免影响识别精度）。：直接复制原图边界像素，避免锐化后出现黑边（黑边会干扰人脸识别模型）。格式，去除透明通道（大多数人脸识别系统不支持带透明通道的图片）。方法中添加文件夹遍历逻辑，循环调用。如果需要处理批量图片，可在。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于超分辨率重建的航拍图像目标检测
qq_36130719的博客
12-03 42
检测技术，接着介绍了不同类型的超分辨率重建技术，最后介绍了现有的无人机航拍数据集。是，在低分辨率图像已知的情况下，最大化高分辨率图像的后验概率。但这类方法对放大因子比较敏感，在大的放大因子上，仍然会产生细节过于平滑的图像。测和多目标跟踪，两个部分的注释是不同的。果返回给生成器，迫使生成的图像与真实图像更接近，从而使生成图像包含更多的细节信息。务中的一种基础问题，它从一幅图像中自动定位一个或多个物体的坐标，在物体周围用一个。个非常重要的研究方向。建以提高图像的分辨率，从而扩大目标的尺寸并为目标增加细节信息。
【图像处理基石】如何用OpenCV入门计算机视觉？
智能守恒_HengAI
12-05 539
OpenCV是入门计算机视觉的“最佳跳板”——它让你不用一开始就陷入复杂的数学推导，而是通过“动手实践”建立对CV的直观理解。记住：学CV的核心是“先跑通，再深究”，先把上面的案例一个个实现，再慢慢补原理知识，你会发现入门CV其实没那么难。
【宝藏数据集】MCOD：多光谱伪装目标检测首个挑战性基准
weixin_45694817的博客
12-04 287
摘要：北京理工大学团队发布了首个多光谱伪装目标检测基准数据集MCOD，被ACM MM'25收录。该数据集突破了传统RGB单模态限制，融合多光谱信息提升目标检测性能，包含多样真实场景、像素级标注及挑战属性标签。下载链接已备份至网盘（提取码x24x），适用于学术研究（CC BY-NC-ND 4.0协议）。相关论文及源码可在ACM和GitHub获取。
Vue.js新宠：sweet-modal-vue模态组件库
#### 标题：sweet-modal-vue：模态中最甜蜜的库 sweet-modal-vue是一个专门用于Vue.js的模态框组件库。"模态框"（Modal）是Web开发中常用的一种交互方式，它们是在当前页面上创建一个弹出层，用于显示额外信息、...
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