核心概念
本稿では、ペアワイズ特徴間の洗練された関係を効率的に捉える、汎用構造化スパース関数(GSSF)と呼ばれる革新的な距離学習手法を提案する。
要約
論文要約: 深層クロスモーダル距離学習のための汎用構造化スパース関数(GSSF)
Diao, H., Zhang, Y., Gao, S., Zhu, J., Chen, L., & Lu, H. (2024). GSSF: Generalized Structural Sparse Function for Deep Cross-modal Metric Learning. IEEE Transactions on Image Processing.
本論文は、ビジョンとランゲージ間の意味的差異を埋める、クロスモーダル検索における距離学習の精度と効率を向上させることを目的とする。