2017年12月20日
读：Instance-aware Image and Sentence Matching with Selective Multimodal LSTM
摘要： 摘要：有效图像和句子匹配取决于如何很好地度量其全局视觉 - 语义相似度。基于观察到这样的全局相似性是由图像（对象）和句子（词）的成对实例之间的多个局部相似性的复合聚集，我们提出了一个实例感知图像和句子匹配的选择性多模态长期短期记忆网络（sm-LSTM）。 sm-LSTM在每个时间步包含一个多模式的上下文调制的注意方案，通过预测图像和句子的成对实例显着图，可以选择性地关注一对图像和句子的实例。对于选... 阅读全文
posted @ 2017-12-20 18:29 刘岩-- 阅读(740) 评论(0) 推荐(0) 编辑