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基于文本条件的图像聚类
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
TAC是一种新的聚类方法，利用外部知识作为监督信号来引导聚类，同时采用文本和图像模态的相互作用，通过跨模态邻域信息相互影响来改进图像聚类性能。实验证明，TAC在五个广泛使用的和三个更具挑战性的图像聚类基准上取得了最先进的性能。
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关键要点
- 提出了一种新的聚类方法TAC。
- TAC利用外部知识作为监督信号来引导聚类。
- 采用文本和图像模态的相互作用来改进聚类性能。
- 通过跨模态邻域信息相互影响提升图像聚类效果。
- TAC在多个图像聚类基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet-1K数据集。
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