基于草图的图像检索的双模态提示
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原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的框架,通过对比文本间接对齐素描和照片,实现了零样本学习。实验证明该模型在零样本基于素描的图像检索上有效。
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关键要点
- 零样本学习为处理未见类别提供有效解决方案,避免繁琐数据收集。
- 提出了一种新框架,通过对比文本间接对齐素描和照片,避免对成对样本的需求。
- 方法通过学习明确的形态编码,将形态不可知的语义与形态特定信息分解。
- 实现了跨模态内容检索,桥接了形态间的差距。
- 实验验证了模型在零样本基于素描的图像检索上的有效性,适用于广义和细粒度设置。
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