URL details: wendellgul.github.io/research%20note/2018/08/20/Adversarial-Cross-Modal-Retrieval/#特征映射器feature-projector
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Adversarial Cross-Modal Retrieval | BlooooooG
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Adversarial Cross-Modal Retrieval（ACMR）论文阅读笔记。 ACM MM 2017 Best Paper 本文提出了一个对抗跨模态检索方法（ACMR），基于对抗学习来寻找有效的共同子空间，模型的核心是两个过程间的相互作用，特征映射器和模态分类器。特征映射器主要进行表示学习的任务，也就是在公共子空间中，为不同模态的数据生成一个与模态无关的表示，它的目标是为了“迷惑”模态分类器。而模态分类器则是尝试分别数据的模态类型，从而引导特征映射器的学习。 此外，通过特征映射器的学习，可以保留跨模态数据潜在的语义结构，并且进行标签预测，这种方式可以保证学习到的特征表示在同一个模态中是有鉴别性的，又在跨模态中保持不变性。 对于跨模态间的结构不变性，之前提出的方法中，只关注了基于对的数据项的关系，而本文是通过利用模态之间更多的关系约束来解决的，即三元组约束。
URL keywords:
cross-modal retrieval, adversarial learning
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2022-07-29
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