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【360人工智能研究院与NUS颜水成团队】HashGAN:基于注意力机制的深度对抗哈希模型提升跨模态检索效果

【导读】近日,中山大学、新加坡国立大学和奇虎360人工智能研究院团队提出了一种具有注意机制的对抗哈希网络(adversarial hashing network)来进行跨模态检索,通过选择性地聚焦多模态数据中有信息量的部分来提升相似性内容的度量性能。文中利用对抗网络在跨模态检索中实现了注意力机制,提出的HashGAN大幅提升了现有的最好的方法。提出的HashGAN包含三个模块:(1)特征学习模块,来获得特征表示;(2)注意力生成模块,其生成一个注意力mask,用于获得被关注(前景)和未被关注的(背景)特征表

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