本文介绍了多种深度学习方法，如CIMON、半监督深度哈希和基于生成模型的文本哈希，旨在提升图像与文本匹配的性能和鲁棒性。研究表明，这些方法在多个数据集上优于现有技术，特别是在语义对应关系和特征一致性方面表现突出。
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