CODER: Coupled Diversity-Sensitive Momentum Contrastive Learning for Image-Text Retrieval
CODER: 耦合多样性敏感动量对比学习用于图像-文本检索
机构 * Department of Computer Vision Technology (VIS), Baidu Inc., Beijing, China（百度公司计算机视觉技术部（VIS），北京，中国） ； Key Lab of Intelligent Information Processing of Chinese Academy of Sciences (CAS), Institute of Computing Technology, CAS, Beijing, China（中国科学院智能信息处理重点实验室，中国科学院计算技术研究所，北京，中国） ； College of Information Science & Electronic Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学信息与电子工程学院，杭州，中国） ； School of Electrical & Information Engineering, Tianjin University, Tianjin, China（天津大学电气与信息工程学院，天津，中国） ； The University of Sydney, Sydney, Australia（悉尼大学，悉尼，澳大利亚）
AI总结 本文提出CODER，通过耦合多样性敏感动量对比学习提升跨模态表示，引入动态字典扩大图像-文本对规模，结合常识知识图谱生成概念级描述，实验表明在MSCOCO和Flickr30K上优于现有方法。
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