DEMO是一种新型哈希方法,用于高效图像-文本匹配。它使用多个扩增视角来描述每个图像,并通过非参数分布差异度量确保稳健且精准的相似性结构。DEMO在Hamming空间中保持相似性结构,并鼓励不同方向的检索分布的一致性。在三个基准图像-文本匹配数据集上的实验表明,DEMO具有卓越性能。
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