对抗性跨模态检索

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简介：
对抗性跨模态检索是一种利用机器学习技术，在不同数据类型（如文本与图像）间进行信息匹配和检索的方法，通过引入对抗训练来提升模型在多模态环境下的鲁棒性和泛化能力。跨媒体检索（Cross-modal retrieval）旨在实现不同模态（例如文本与图像）之间的灵活检索体验。其核心研究在于学习一个通用子空间，在此空间中可以对来自不同模态的项目进行直接比较。本段落提出了一种基于对抗性学习的新颖跨模态检索方法——Adversarial Cross-Modal Retrieval (ACMR) 方法，旨在寻找有效的共同子空间。该方法通过两个过程之间的互动来实现对抗性学习：第一个是特征投影器，它试图在通用子空间中生成一种模态不变的表示，并且混淆另一个过程（即模态分类器），后者尝试根据生成的表示区分不同模态。为了进一步缩小来自具有相同语义标签的不同模态的所有项目之间的表征差距并最大化语义不同的图像和文本间的距离，我们在特征投影器上施加了三元约束。通过以上方法的联合利用，在将多媒体数据映射到通用子空间时可以更好地保留其底层跨模式语义结构。在四个广泛使用的基准数据集上的全面实验结果表明，所提出的ACMR方法在学习有效的子空间表示方面优于当前最先进的跨模态检索方法，并且显著超越了现有技术。

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对抗性跨模态检索

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对抗性跨模态检索是一种利用机器学习技术，在不同数据类型（如文本与图像）间进行信息匹配和检索的方法，通过引入对抗训练来提升模型在多模态环境下的鲁棒性和泛化能力。跨媒体检索（Cross-modal retrieval）旨在实现不同模态（例如文本与图像）之间的灵活检索体验。其核心研究在于学习一个通用子空间，在此空间中可以对来自不同模态的项目进行直接比较。本段落提出了一种基于对抗性学习的新颖跨模态检索方法——Adversarial Cross-Modal Retrieval (ACMR) 方法，旨在寻找有效的共同子空间。该方法通过两个过程之间的互动来实现对抗性学习：第一个是特征投影器，它试图在通用子空间中生成一种模态不变的表示，并且混淆另一个过程（即模态分类器），后者尝试根据生成的表示区分不同模态。为了进一步缩小来自具有相同语义标签的不同模态的所有项目之间的表征差距并最大化语义不同的图像和文本间的距离，我们在特征投影器上施加了三元约束。通过以上方法的联合利用，在将多媒体数据映射到通用子空间时可以更好地保留其底层跨模式语义结构。在四个广泛使用的基准数据集上的全面实验结果表明，所提出的ACMR方法在学习有效的子空间表示方面优于当前最先进的跨模态检索方法，并且显著超越了现有技术。

ACMR算法（对抗跨模态检索）学习心得笔记

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本笔记详细记录了对ACMR算法的学习过程与理解，旨在探讨如何通过对抗学习实现有效的跨模态信息检索。文中分享了个人的心得体会及实践经验，为研究和应用提供参考。这篇论文《Adversarial Cross-Modal Retrivieval》是我总结的笔记，以PPT形式呈现，并包含了我个人的理解与分析。该算法及其思想在跨模态检索领域具有一定的帮助作用。

轻松实现跨模态检索（在PyCharm中运行）

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本教程介绍如何使用Python编程环境PyCharm进行跨模态检索任务的开发与调试，涵盖数据处理、模型训练及应用实战。简单实现跨模态检索（在PyCharm环境中运行）。

关于深度学习驱动的跨模态检索综述

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本综述聚焦于深度学习技术在跨模态信息检索领域的应用进展，探讨了不同数据类型间的语义匹配与关联方法，并展望未来研究趋势。近年来，随着多模态数据的迅速增长，跨模态检索成为了研究者们关注的重点领域。这种技术通过使用一种类型的数据作为查询来搜索其他类型的关联数据。

轻松实现图像与文本的跨模态检索-PyTorch

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本项目利用PyTorch框架开发了一个轻量级系统，旨在简化图像和文本间的跨模态检索任务。通过深度学习技术，实现了高效、准确地匹配图片与描述的功能。跨模态检索是指根据一个模态的查询样本，在另一个模态上搜索相关的样本。例如，可以给出一张图像去检索包含相同对象或主题的文本描述；或者提供一段文本以查找具有其描述对象的图片。由于不同数据表现形式的存在，各模态之间的直接相似性比较变得不可能实现。基于Pascal Sentence 数据集进行实例演示时，可以用PyTorch编写一个示例程序来说明这一过程。

AREOD：针对目标检测的对抗性鲁棒性评估

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AREOD是一种用于评价目标检测模型在面对对抗攻击时稳定性的方法，旨在提升模型的安全性和可靠性。 AREOD 该存储库包含 AREOD（用于对象检测的对抗鲁棒性评估）的代码，这是一个 Python 库，旨在正确地对标目标检测中的对抗性鲁棒性进行研究。此项目仍在开发阶段，并使用了三种针对对象检测模型的攻击方法来测试逆向鲁棒性。功能概述： - 建立在 tensorFlow 上，并通过给定接口支持 TensorFlow 和 Keras 模型。 - 支持各种威胁模型中的多种攻击方式。 - 提供现成的预训练基线模型（如 faster-rcnn-inception-v2-coco，多尺度 GTRSB）。 - 为基准测试提供便利工具，并使用 printor 打印生成的对抗性样本。我们利用三种不同的方法来生成对抗示例。稍后，我们将通过连接的打印机输出这些对抗样本来提高性能基准。

无监督哈希网络中的Coupled CycleGAN：应用于跨模态检索

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本文提出了一种新的无监督哈希方法——结合了耦合CycleGAN的哈希网络，旨在提升跨模态数据检索的精度和效率。该模型通过学习不同模态间的映射关系生成一致性哈希码，实现了多类型数据的有效匹配与检索。近年来，由于散列在大规模跨模态检索中的低存储成本及高查询效率的突出性能，它受到了越来越多的关注。得益于深度学习技术的应用，跨模式检索领域取得了显著成果。然而，现有的深层交叉模式哈希方法要么依赖于大量标记信息的支持，要么难以准确捕捉不同数据类型间的关联性。本段落提出了一种新的无监督耦合循环生成对抗式哈希网络（UCH），用于改进跨模态检索任务的性能。该模型包含一个外环网络和内环网络：前者负责学习到强大的通用特征表示；后者则致力于生成可靠的二进制码。通过将这两个环节与生成对抗机制无缝结合，我们的方法能够同时优化表征学习及哈希编码过程。实验结果表明，在三个流行的数据集上进行测试时，所提出的UCH模型超越了当前最先进的无监督跨模式哈希技术。

PyTorch_FGSM_对抗性样本

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简介：本文探讨了使用PyTorch框架实现快速梯度符号方法（FGSM）来生成对抗性样本的技术，分析其对深度学习模型稳定性的影响。 Pytorch实现的FGSM对抗样本代码可以直接运行。该实现参考了论文《Adversarial Examples in the Physical World》中的相关内容。

跨模态检索中任务相关与查询相关的子空间学习

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本研究探讨了在跨模态检索中，如何通过学习任务相关和查询相关的子空间来提高检索效果，强调了特征表示和匹配策略的优化。跨模态检索的任务相关和查询相关子空间学习涉及如何在不同类型的媒体数据（如文本、图像、视频）之间建立有效的关联和搜索机制，重点在于理解任务需求与查询内容之间的关系，并通过学习这些关系来优化检索结果的质量。