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    跨模態(tài)檢索的mAP(@R)和 PR曲線(Precision-Recall Curve)作圖(pytorch實(shí)現(xiàn))

    對(duì)于基礎(chǔ)知識(shí)網(wǎng)上資料很多,對(duì)此不在重述。本文主要是記錄pytorch下怎么實(shí)現(xiàn)。 1.mAP(@R)(參考DCMH:https://github...

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    np.expand_dims()用于擴(kuò)展數(shù)組的形狀 參數(shù):values:數(shù)組axis:表示在該位置添加數(shù)據(jù) 例子: 原始數(shù)據(jù): 1.np.exp...

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    tf.concat函數(shù):函數(shù)功能比較簡(jiǎn)單,主要用于連接兩個(gè)數(shù)組 參數(shù):values:需要連接的數(shù)組,注意數(shù)組的維度應(yīng)該一致axis:從哪個(gè)維度來(lái)...

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    Attention and Self-Attention

    1.attention 與人類(lèi)學(xué)習(xí)相同,機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中我們也希望能有側(cè)重點(diǎn),核心目標(biāo)也是從眾多信息中選擇出對(duì)當(dāng)前任務(wù)目標(biāo)更關(guān)鍵的信息。所以就有了...

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    DCMH

    1.核心思想 將特征學(xué)習(xí)和哈希代碼學(xué)習(xí)集成到同一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架中。DCMH是一個(gè)端到端的學(xué)習(xí)框架,有深度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),每種模式一個(gè),從零開(kāi)始執(zhí)行特...

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    K-Means

    1.k-means解決的問(wèn)題 k-means算法屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種聚類(lèi)算法,其目的為:在不知數(shù)據(jù)所屬類(lèi)別及類(lèi)別數(shù)量的前提下,依據(jù)數(shù)據(jù)自身所暗含...

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    ACMR筆記

    讀ACMR論文后,自己的理解。主要分析框架。為什么使用ACMR方法 1.核心思想 第一次結(jié)合了跨模態(tài)檢索和對(duì)抗學(xué)習(xí)的監(jiān)督表示學(xué)習(xí),特征映射器和模...

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    SSAH筆記

    由于導(dǎo)出為PDF無(wú)法上傳,只能截圖上傳。如果需要PDF,可以在下方留言。 ##導(dǎo)圖 ##筆記

  • Self-Supervised Adversarial Hashing Networks for Cross-Modal Retrieval譯文

    用于跨模式檢索的自監(jiān)督對(duì)抗哈希網(wǎng)絡(luò) 摘要 由于深入學(xué)習(xí)的成功,跨模式檢索最近取得了顯著的進(jìn)展。然而,仍然存在著一個(gè)關(guān)鍵的瓶頸:如何彌合情態(tài)差異,...

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