一致性协议匹配的跨模态图像文本检索方法

跨模态图像文本检索的任务对于理解视觉和语言之间的对应关系很重要,大多数现有方法利用不同的注意力模块挖掘区域到词和词到区域的对齐来探索细粒度的跨模态关联。然而,现有的方法没有考虑到基于双重注意力会导致对齐不一致的问题。为此,本文提出了一种一致性协议匹配方法,旨在利用一致性对齐来增强跨模态检索的性能。本文采用注意力实现跨模态关联对齐,并基于跨模态对齐结果设计了基于竞争性投票的跨模态协议,该协议衡量了跨模态对齐的一致性,可以有效提升跨模态图像文本检索的性能。在Flickr30K和MS COCO两个基准数据集上,本文通过大量的实验证明了所提出的方法的有效性。

基于深度学习的智能数字营销技术研究与运用

众所周知,数字经济在中国GDP的占比已超过1/3,并将继续扩大。面对超大规模数字经济的来临,如何建设与之匹配的数字营销能力,提升营销效率,提供数字化、无人化、智能化的营销解决方案,是需要进行创新的核心难点问题。