| 跨模态检索中的相似性漂移问题 |
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| 引用本文： | 郑奇斌,刁兴春,王彦臻,曹建军,刘艺,秦伟.跨模态检索中的相似性漂移问题[J].国防科技大学学报,2021,43(5):99-106. |
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| 作者姓名： | 郑奇斌 刁兴春 王彦臻 曹建军 刘艺 秦伟 |
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| 作者单位： | 陆军工程大学指挥控制工程学院,江苏南京 210007;军事科学院,北京 100089;军事科学院国防科技创新研究院,北京 100071;天津(滨海)人工智能创新中心,天津 300450;国防科技大学第六十三研究所,江苏南京 210007 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(91648204,61532007,61371196) |
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| 摘 要： | 为了降低“相似性漂移”问题的影响,提出一种基于“邻域传播”的匹配策略,将待查询项的模态内近邻映射到目标空间中,并将它们在目标空间中的最近邻作为查询项的跨模态近邻。基于邻域传播的匹配策略在不改变跨模态映射函数的条件下,可以有效地降低“相似性漂移”带来的误匹配现象。理论和实验分析证明,跨模态映射函数的“相似性漂移”问题广泛存在,而基于“邻域传播”的匹配策略可以有效降低其影响,提高匹配的准确率。
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| 关 键 词： | 跨模态检索 相似性漂移 邻域传播 深度神经网络 |
| 收稿时间： | 2020/2/25 0:00:00 |
Similarity drifting problem in cross-modal retrieval |
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| ZHENG Qibin,DIAO Xingchun,WANG Yanzhen,CAO Jianjun,LIU Yi,QIN Wei.Similarity drifting problem in cross-modal retrieval[J].Journal of National University of Defense Technology,2021,43(5):99-106. |
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| Authors: | ZHENG Qibin DIAO Xingchun WANG Yanzhen CAO Jianjun LIU Yi QIN Wei |
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| Institution: | Command and Control Engineering College, Army Engineering University, Nanjing 210007, China;Academy of Military Sciences, Beijing 100089, China;National Innovation Institute of Defense Technology, Academy of Military Sciences, Beijing 100071, China;Tianjin Artificial Intelligence Innovation Center, Tianjin 300450, China;The Sixty-third Research Institute, National University of Defense Technology, Nanjing 210007, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | cross-modal retrieval similarity drifting neighborhood propagation deep neural networks |
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