Behavior-Guided Candidate Calibration for Multimodal Recommendation
基于行为的候选校准用于多模态推荐
专题命中 跨模态检索 :multimodal(title,abstract)
AI总结 本文提出了一种基于行为的候选校准方法,通过将训练-only的共用户重叠转换为带符号的候选证据,并仅应用于多模态骨干网络生成的短名单,以提高多模态推荐系统的性能。
AI 大模型
跨文本、图像、视频、音频等模态的大模型与学习方法。
基于行为的候选校准用于多模态推荐
专题命中 跨模态检索 :multimodal(title,abstract)
AI总结 本文提出了一种基于行为的候选校准方法,通过将训练-only的共用户重叠转换为带符号的候选证据,并仅应用于多模态骨干网络生成的短名单,以提高多模态推荐系统的性能。
监督分类头作为语义原型:通过权重重用解锁视觉-语言对齐
机构 * Department of Computer Science and Artificial Intelligence, DaSCI Institute, University of Granada, Granada, Spain(计算机科学与人工智能系,DaSCI研究所,格拉纳达大学,格拉纳达,西班牙) ; Department of Mathematics ``Tullio Levi-Civita'', University of Padova, Padova, Italy(托里利-西维塔数学系,帕多瓦大学,帕多瓦,意大利)
专题命中 跨模态检索 :cross-modal(abstract);image-text(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出利用预训练视觉模型的分类头作为语义原型,通过权重重用实现视觉-语言对齐,提升跨模态检索、零样本和少样本分类任务的性能。
FashionLens:通过任务自适应学习实现多功能时尚图像检索
机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)(哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院) ; Department of Data Science, City University of Hong Kong(香港城市大学数据科学系) ; Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology(南方科技大学计算机科学与工程系) ; School of Artificial Intelligence, Nanjing University(南京大学人工智能学院) ; Institute of Data Science, National University of Singapore(新加坡国立大学数据科学研究所) ; School of Information Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)(哈尔滨工业大学(深圳)信息科学与技术学院) ; Shenzhen Loop Area Institute(深圳河套学院)
专题命中 跨模态检索 :multimodal(abstract);分类 cs.CV、cs.MM
AI总结 本文提出FashionLens框架,通过任务自适应学习实现多功能时尚图像检索,解决现有方法无法处理多样检索需求的问题。