《Step-Wise Hierarchical Alignment Network for Image-Text Matching》论文详细梳理

最新推荐文章于 2025-03-13 17:54:12 发布
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分类专栏： 图文匹配 文章标签： 图像处理 自然语言处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_47984164/article/details/127961377
版权

文章信息：该论文是2021年发表在IJCAI上的关于图文匹配的文章

论文详细内容如下表所示：

论文

题目

Step-Wise Hierarchical Alignment Network for Image-Text Matching

创新点

内容

提出了一种分步分层对齐网络（SHAN），该网络通过逐步执行三个对齐步骤来推理图像文本对的相关性。

动机
最低0.47元/天 解锁文章
图文检索（41）：局部对齐Step-Wise Hierarchical Alignment Network for Image-Text Matching
zhuzaiyebol的博客
01-12 567
单步对齐逐步对齐（SHAN）翻译：除了token级别对齐，还关注上下文语义的对齐。
图文匹配Visual-Semantic Matching by Exploring High-Order Attention and Distraction
csdn_tclz的博客
12-23 3358
背景 本篇论文来自北大王选计算机研究所，接收于CVPR2020 动机 本文的出发点主要是两个： 1.发掘高阶语义信息(object-predicatesubject triplet (物体之间)主谓宾三元组信息、object-attribute pair 实体-属性对信息)。这个点其实比较常见，这方面的工作已经挺多了 2.确定图文对的匹配分数时把视觉干扰（visual distraction）带来的影响考虑进去。这个点比较有意思。 作者针对这两个主要的motivation，也举了一些例子 3列从左到右，依
U-Net结构改进：双交叉注意力模块（DCA）——图像分割的新突破
最新发布
2401_82355416的博客
03-13 1299
本文提出了一种新颖的双交叉注意力模块（DCA），并将其成功应用于U-Net架构中。实验结果表明，DCA模块能够有效捕捉长距离依赖关系和多尺度特征，显著提升图像分割的性能。未来，我们将从以下几个方面进一步探索DCA模块的潜力：1. 扩展到其他网络结构：将DCA模块应用于其他图像分割网络（如DeepLab、PSPNet等），验证其通用性。2. 应用于其他视觉任务：探索DCA模块在目标检测、图像生成等任务中的应用。3. 优化计算效率：进一步优化DCA模块的计算复杂度，使其更适合实际应用场景。
图文相关性论文
love_data_scientist的博客
08-20 605
Image-sentence Matching 转自https://blog.youkuaiyun.com/lry_xueshu/article/details/83030906
Text to image论文精读 NAAF:基于负感知注意力的图像-文本匹配框架 Negative-Aware Attention Framework for Image-Text Matching
白洞，白色的明天在等着我们
11-15 5074
文章提出了一种新颖的双分支匹配模块，该模块联合利用不匹配和匹配的文本片段进行精确的图像文本匹配。文章由中国科学技术大学和北京邮电大学学者在2022CVPR上发表。 此外，文章还提出了一种新的具有负挖掘策略的迭代优化方法，该方法可以以最大限度地挖掘负面失配片段，明确地驱动不匹配片段的更多负面影响，并从理论上保证挖掘的准确性，产生更全面和可解释的图像-文本相似性度量。
图网络：Graph Structured Network for Image-Text Matching
weixin_43436958的博客
10-29 3400
用于图文匹配的图结构网络 摘要   由于图像-文本匹配连接了视觉和语言，因此它受到了越来越多的关注。关键的挑战在于如何学习图像和文本之间的对应关系。现有的工作基于对象共现统计学习粗对应，而没有学习细粒度的短语对应。在本文中，我们提出了一种新颖的图结构匹配网络（GSMN），以学习细粒度的对应关系。GSMN将对象、关系和属性明确地建模为一个结构化短语，不仅可以分别学习对象、关系和属性的对应关系，而且有利于学习结构化短语的细粒度对应关系。这是通过节点级匹配和结构级匹配实现的。节点级匹配将每个节点与其来自另一种模式
CVPR 2021最全论文开放下载！附pdf下载链接！
中科院AI算法工程师的博客
06-18 1万+
CVPR 2021最全论文开放，附所有pdf下载链接！
【CVPR2022】论文列表与下载——PartTwo
TomRen
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CVPR2022完整论文列表
基于视觉的机器人抓取: 论文及代码(Vision-based Robotic Grasping: Papers and Codes)
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最近总结了基于视觉的机器人抓取的相关论文及代码，同步于github。根据抓取的类别，基于视觉的机器人抓取可以分为两类：2D平面抓取以及6D空间抓取。这个页面总结了近年来涉及到的各种各样的方法，其中大部分都使用了深度学习。总结的中文框架结构如下： 0.综述论文 1. 2D平面抓取 这类方法将抓取，用平面内旋转的矩形框表示； 1.1基于RGB或者RGB-D的方法 采用基于目标检测类的方法，直接得到2D...
《图文匹配&VQA》小结
黄鑫的博客
08-16 4520
图文匹配以及图像的QA是图像与文本多模态融合，是计算机视觉与自然语言处理的交叉。 图文匹配：将图像与文本都映射到一个相同的语义空间，然后通过距离对他们的相似度进行判断。 图文匹配问题与VQA最大的不同就是，需要比对两种特征之间的距离。将文本和图像分别做attention，DAN计算每一步attention后的文本和图像向量相似度累加得到similarity. VQA：给定一张图像和一...
文献阅读-图文匹配的相似性推理和过滤
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像-⽂本匹配在连接视觉和语⾔⽅⾯起着⾄关重要的作⽤，并且通过利⽤图像和句⼦之间的全局对⻬或区域和单 词之间的局部对⻬已经取得了很⼤进展。然⽽，如何充分利⽤这些⽐对来推断出更准确的匹配分数仍然没有得到充 分探索。
ECCV2022 | 大工（卢湖川团队）提出用于图像-文本匹配的深度跨模态投影学习
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图文匹配的关键是如何准确测量视觉和文本输入之间的相似度。尽管将深度跨模态嵌入与双向排序损失相关联取得了巨大进展，但开发用于挖掘有用三元组和选择适当边距的策略仍然是实际应用中的挑战。在本文中，作者提出了一种跨模态投影匹配 (CMPM) 损失和跨模态投影分类 (CMPC) 损失，用于学习有区别的图像-文本嵌入。CMPM 损失最小化了投影兼容性分布与用mini-batch中的所有正样本和负样本定义的归一化匹配分布之间的 KL 散度。
【论文极速读】FILIP： 一种基于交互的细粒度图文预训练模型
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FILIP，基于交互的细粒度图文匹配模型
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记录
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本文由迈阿密大学的研究团队于2023年3月30日发表，提出了双交叉注意力模块（Dual Cross-Attention , DCA），其目标是在轻微的参数和复杂性增加的情况下改进U-Net及其变体，能够简单而有效地增强u-net结构中的跳跃连接（skip-connection）。
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注意力机制与其变体
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自注意力和多头注意力的发展 自注意力机制是注意力的一种形式，它允许模型在处理一个序列时，将每个元素与序列中的其他元素进行比较。这种机制在Transformer模型中被广泛采用，因为它提供了一种更有效的方式来捕捉序列内的全局依赖。多头注意力则是自注意力的扩展，它将注意力分割成多个头部，每个头部独立地关注输入数据的不同部分。这种方法提供了更复杂和灵活的方式来捕捉数据中的多种模式和特征。
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多模态学习和注意力机制是当前深度学习研究的热点领域之一，而交叉注意力融合作为这两个领域的结合点，具有很大的发展空间和创新机会。作为多模态融合的一个重要组成部分，交叉注意力融合通过注意力机制在不同模块之间建立联系，促进信息的交流和整合，从而提升了模型处理复杂任务的能力，展现出其在多模态学习和聚类分析等领域的强大优势。本文盘点，包含2024年最新的研究，这些模块的来源文章以及代码我都整理了，希望能给各位的论文添砖加瓦。论文和模块代码需要的同学看文末。
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探索了如何扩展自注意模块，以更好地学习识别细粒度对象的微妙特征嵌入，例如，不同的鸟类物种或人的身份。方法提出了一种双交叉注意学习(DCAL)算法来协调自注意学习。首先，提出了全局-局部交叉注意(GLCA)来增强全局图像与局部高响应区域之间的相互作用，这有助于增强识别的空间识别线索。其次，提出了成对交叉注意(PWCA)来建立图像对之间的相互作用。PWCA可以通过将另一幅图像作为干扰物来规范图像的注意力学习，并在推理过程中被移除。
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