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跨模态基于聚类的自标定方法用于多模态数据分类
💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出了CL2CM通用框架，通过跨语言转移改善视觉和目标语言对齐，验证了其高潜力和有效性。

🎯

关键要点

  • 跨语言跨模态检索旨在实现视觉和目标语言的对齐，无需标注数据。
  • 本研究提出了CL2CM通用框架，利用跨语言转移改善视觉与目标语言的对齐。
  • CL2CM框架在跨模态网络中提供可靠的语义对应优势。
  • 通过多语言图像-文本和视频-文本数据集的实验验证了CL2CM的高潜力和有效性。
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标签

CL2CM 目标语言 视觉 跨语言转移 通用框架
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