【摘 要】
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社交网络媒体的兴起,促使多模态数据的爆炸式增长,引发人们对跨模态检索任务的广泛关注。图文交互检索是融合图像和文本两种异构模态数据的跨模态检索子课题。受人类视觉的选择性注意力启发而诞生的注意力机制成为近些年的研究热点。本文基于深度学习技术,结合注意力机制方法,对图像与文本的跨模态检索技术进行了深入研究,主要工作包括以下三方面:1.比较了多个以卷积神经网络和循环神经网络为基础架构的跨模态检索模型的实验
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社交网络媒体的兴起,促使多模态数据的爆炸式增长,引发人们对跨模态检索任务的广泛关注。图文交互检索是融合图像和文本两种异构模态数据的跨模态检索子课题。受人类视觉的选择性注意力启发而诞生的注意力机制成为近些年的研究热点。本文基于深度学习技术,结合注意力机制方法,对图像与文本的跨模态检索技术进行了深入研究,主要工作包括以下三方面:1.比较了多个以卷积神经网络和循环神经网络为基础架构的跨模态检索模型的实验效果,通过关注词级细节特征,提出基于文本Attention机制的检索模型,改善了模型的性能。2.针对图像特征中空间区域的重要度和通道层级的主次性,探究显著性信息对高层语义表征能力的影响,实现了两种结合不同图像Attention机制的跨模态检索模型,通过实验验证了模型的有效性。3.提出了一种融合文本和图像注意力机制的跨模态检索模型。实验表明,本文提出的双重注意力机制模型在通用的检索库上获得明显的性能提升,并在扩展试验中验证模型的泛化性。
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