【摘 要】
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跨模态检索任务旨在通过不同模态数据之间的语义相似性,根据一种模态数据作为查询条件去检索另一种不同模态的相同语义数据,这些模态通常包含图像、文本、视频和音频等多种形式。基于深度学习的跨模态检索方法主要是从模型结构优化,数据特征提取以及损失函数的角度来提升跨模态检索的效果。但是这些方法都忽视了一个问题,基于深度学习的方法往往需要大量的数据作为支撑,而跨模态数据比起单模态数据需要更多的人工匹配,所以通常
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跨模态检索任务旨在通过不同模态数据之间的语义相似性,根据一种模态数据作为查询条件去检索另一种不同模态的相同语义数据,这些模态通常包含图像、文本、视频和音频等多种形式。基于深度学习的跨模态检索方法主要是从模型结构优化,数据特征提取以及损失函数的角度来提升跨模态检索的效果。但是这些方法都忽视了一个问题,基于深度学习的方法往往需要大量的数据作为支撑,而跨模态数据比起单模态数据需要更多的人工匹配,所以通常跨模态数据集样本数量较少,这限制了神经网络的性能。生成任务在人工智能领域也有着重要的地位,同时基于生成对抗网络的生成模型在多种生成任务中取得了非常好的效果。本文通过将生成对抗网络引入跨模态检索任务中进行数据生成,从而去解决跨模态检索中样本数量不足而限制神经网络性能的普遍问题。本文的研究提出以下两种方法:（1）针对跨模态检索数据集样本数量较少的普遍问题,本文提出了基于成对距离约束的特征生成模型（DBGAN）。由于跨模态检索的数据具有成对性质,为了使生成特征依然具有成对性,本方法提出了成对距离约束,通过引入生成对抗网络,并加入相同距离为约束条件,构造条件距离判别网络去指导生成器进行生成,从而生成成对的具有一定距离条件的生成特征。这些生成特征可以混合真实特征一起作为训练数据进行混合训练,从而增加跨模态检索数据集的数据量,增强模型的性能。（2）针对生成特征的语义化与成对性问题,本文提出了基于自监督学习的语义距离生成模型（P-DBGAN）,对DBGAN的不足之处进行改进。首先在图像特征提取层面由DBGAN中使用基于任务的特征提取网络转为使用自监督学习训练得到的预训练模型,有助于增强生成模型的性能。同时在文本特征提取层面,本方法提出了语义化约束,通过语义化约束使生成特征具有丰富的语义信息,可直接计算彼此之间的语义相关性,使得判别网络可以更好地指导生成器。本方法也提出DBGAN中生成特征存在的满足距离条件却不成对的现象,这种现象破坏了成对距离约束,所以本方法通过构造成对判别器组成新的判别网络解决了这一问题,更好地提升了生成特征的成对性与真实性。
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