残差连接（residual connection）：为了在反向传播过程中不造成梯度消失。所以使神经网络在输出时增加一项x，则该层网络对x求偏导的时候，就会有一个常数项。 ROI（region of interest）：指从图像中选择的感兴趣区域。自注意子层(' Self ')：建立起模态内的联系。双向交叉注意子层（‘Cross’）：用于交换信息和对齐两种模态间的实体，以建立跨模态的联系。
具体的来说，我们的方法首先建立在一个理性的假设上。虽然我们期望network尽量减小不同modalities的分布差异，但是由于不同模态的内在
二、Jina-跨模态搜索实现1. Jina 的基本概念与部署指北作为Github热榜前三的神经搜索框架之一，Jina实现了对当前绝大部分数据类型的支持，对于视频、图像、文本、PDF以及音乐等非结构化数据，可进行大规模的索引与查询。作为分布式架构，Jina具备可拓展和云原生的设计，实现了对云容器化、并行、分片、异步调度以及HTTP/gRPC/WebSocket 协议的支持。其专为神经搜索系统所设计的
出处：
关键词：
文本模态特征集
图像模态特征集
相似性度量
子空间方法
不同模态样本对信息
深度学习方法
哈希变换方法
主题模型方法
深度学习的特征抽取能力
平均精度(Average Precision)
平均精度均值(Mean Average Precision)文章脉络
1、跨模态检索定义
2、跨模态检索国内外团队
3、跨模态检索主要方法
4、跨模态检索主要评价方法1、跨模态检索定义2、跨模
## 跨模态蒸馏是为了什么
跨模态蒸馏是一种用于训练模型的技术，它可以将来自不同传感器或输入源的数据进行融合，从而提升模型的性能和泛化能力。这种技术在多模态任务中非常有用，比如图像分类、语音识别和自然语言处理等领域。本文将介绍跨模态蒸馏的背景、原理以及如何使用代码示例来实现。
### 背景
随着人工智能领域的发展，我们可以通过多种传感器和设备获取丰富的数据。例如，我们可以使用摄像头获取图像数
知识蒸馏还是先来简单回顾下知识蒸馏的基本知识。
知识蒸馏的核心思想就是：通过一个预训练的大的、复杂网络(教师网络)将其所学到的知识迁移到另一个小的、轻量的网络(学生网络)上，实现模型的轻量化。目标： 以loss为标准，尽量的降低学生网络与教师网络之间的差异，实现学生网络学习教师网络所教授的知识。知识蒸馏流程训练流程如下：1、训练一个Teacher 网络Net-T2、在高温T下，蒸馏 Teacher
〔小叽导读〕：视觉-文本跨模态检索已经成为计算机视觉和自然语言处理领域结合的一个热点。对于跨模态检索而言，如何学到合适的特征表达非常关键。本文提出了一种基于生成模型的跨模态检索方法，该方法可以学习跨模态数据的高层次特征相似性，以及目标模态上的局部相似性。本文通过大量的实验证明了所提出的方法可以准确地匹配图像和文本，并且在MSCOCO以及Flickr30K的数据集上都取得了state-of-the-
目录一、分割方法二、图像分类2.1 最近邻分类2.1.1样本点选择2.1.2构建最近邻特征与分类 2.2 分类器分类2.2.1样本选择 2.2.2分类算法一、分割方法易康对于图像的分割有棋盘分割（chessboard segmentation）;四叉树分割（Quadtree-based segment）；多尺度分割（multiresolution segmentation）;其
深度学习之图像分类（二十六）ConvMixer 网络详解 目录深度学习之图像分类（二十六）ConvMixer 网络详解1. 前言2. A Simple Model: ConvMixer2.1 Patch Embedding2.2 ConvMixer Layer2.3 ConvMixer 网络结构2.4 实现代码：3. Weight Visualizations4. 反思与总结 本次学习继 CNN
《RGB-D Face Recognition via Deep Complementary and Common Feature Learning》 FG 2018，Hao Zhang, Hu Han, Jiyun Cui, Shiguang Shan, Xilin Chen.近年，利用RGB-D数据进行人脸识别的方案已经被广泛采用，然而现有方法多使用相同处理方式处理所有的模态，这没有充分考虑模
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2023-11-04 23:09:34
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基于BoF算法的图像分类图像分类一直是计算机视觉中的一个重要问题，BoF(Bag of features)算法在图像分类中具有着重要的作用。本文旨在介绍BoF算法的基本原理和过程并且给出Python代码的实现：用于解决在Caltech 101数据库上的多分类问题。算法起源起源1：纹理识别纹理(texture)是由一些重复的纹理单元(texton)组成的，如图1所示。我们想要进行纹理的识别，应该关注
南邮 发表于：IEEE Wireless Communications ( Volume: 28 , Issue: 4 , August 2021 )原文摘要协同传输 音、视、触信号 --> 跨模态通信联邦学习：解决多模态服务的沉浸式体验描述中的稀疏数据收集和隐私保护问题。强化学习：构建缓存、通信和计算的联合优化框架，实现音频、视觉和触觉流的协同传输迁移学习：提取、迁移和融合来自不同模态的知
基于注意力的深度神经网络（DNN）在NLP和CV等不同领域的各种任务上都表现出了卓越的性能。这些进展使得此类网络（如 Transformer）成为解决多模态问题的有力候选。特别是近一两年，Transformer 模型已经开始在CV任务上大展手脚，从目标识别到检测，效果优于通用的CNN视觉骨干网络。参考视频对象分割（referring video object segmentation, RVOS）
多模态图像合成与编辑综述 （2021）https://arxiv.org/abs/2112.13592GitHub - fnzhan/MISE: Multimodal Image Synthesis and Editing: A Survey [Under Review]二、跨模态引导信息的每一种来源或形式都可以称为一种模态。例如，人们有触觉、听觉、视觉和嗅觉；信息媒介包括语音、视频、文本等，以及
这些是在我在入门跨模态所整理的基本概念,如有冒犯原作者，望海涵一、入门概念学习1.什么是跨模态检索？模态是指数据的存在形式，比如文本、音频、图像、视频等文件格式。有些数据的存在形式不同，但都是描述同一事物或事件的。而我们在信息检索的需求往往不只是同一事件单一模态的数据，也可能需要其他模态的数据来丰富我们对同一事物或事件的认知，此时就需要跨模态检索来实现不同模态数据之间的检索。2.什么是子空间学习(
指代图像分割 指代图像分割的目的是通过一个自然的语言表达来分割指代物。由于文本和图像之间的不同数据属性，网络很难很好地对齐文本和像素级的特征。 现有的方法使用预训练模型来促进学习，但将语言/视觉知识从预训练模型
总结之前，在B站看过的图像分类各种框架的相关资料。目录：一、Alexnet二、VGG三、GoogLeNet四、ResNet五、ResNeXt六、MobileNet、MobileNet v2、MobileNet v3七、ShuffleNet八、EfficientNet、EfficientNet V2一、AlexnetAlexNet是2012年ISLVRC 2012（ImageNet Large Sc
【Pytorch】MNIST 图像分类代码 - 超详细解读 目录【Pytorch】MNIST 图像分类代码 - 超详细解读前言一、代码框架二、实现代码1.引入包2.设置相关参数3.处理数据集4.构建网络5.训练6.保存模型三、其他 前言最近机器学习在低年级本科生中热度剧增，小编经常看见在自习室里啃相关书籍的小伙伴。但由于缺少经验指导，也许原理清楚了，但是由于很多书中对细节上的函数等等介绍不多，很多
A Coarse-to-Fine Deformable Transformation Framework for Unsupervised Multi-Contrast MR Image Registration With Dual Consistency Constraint, TMI2021简介背景介绍网络结构仿射变换网络ATNet可变形变换网络DTNet双重一致性约束下的双向变换损失函数配
这目录深度学习及图像分类阶段作业与阶段总结深度学习作业问题1：神经网络构建问题1代码用function API构建通过sequential的方式进行构建通过model的子类构建问题2：特征图大小计算问题2答案问题3：特征图计算问题3答案：图像分类作业问题：ResNet34代码模型构建利用fashionmnist数据对网络进行训练数据读取模型编译模型训练模型评估**遇到问题：tensorflow
