Unsupervised Data-Efficient Cross-Modal Retrieval with Global-Neighborhood Alignment Hashing
基于全局邻域对齐哈希的无监督数据高效跨模态检索
机构 * School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University(南洋理工大学电气与电子工程学院) ; Shien-Ming Wu School of Intelligent Engineering, South China University of Technology(华南理工大学吴贤铭智能工程学院) ; College of Computer and Information Engineering, Henan Normal University(河南师范大学计算机与信息工程学院) ; VinUniversity(Vin大学)
专题命中 跨模态检索 :cross-modal(title,abstract);image-text(abstract);分类 cs.CV
AI总结 提出全局邻域对齐哈希(GNAH),通过原型锚定全局对齐和对比随机邻域对齐,在少量图像-文本对下学习紧凑二进制码,实现数据高效的无监督跨模态检索。