この論文は、料理レシピと食品画像のクロスモーダル検索のために、JEMAとして造られたテキスト画像共同埋め込みを学習するための3層モダリティアラインメントアプローチを提示します。第1層は、用語抽出とラン

arxiv_reader のブックマーク 2021/08/10 12:21

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4706690304960087362/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2108.03788v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2108.03788v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2108.03788v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">レシピと食品画像のクロスモーダル検索のためのモダリティアライメントによる共同埋め込みの学習</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/regularization">regularization</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/embedding">embedding</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22loss%20function%22">loss function</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/LSTM">LSTM</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">この論文は、料理レシピと食品画像のクロスモーダル検索のために、JEMAとして造られたテキスト画像共同埋め込みを学習するための3層モダリティアラインメントアプローチを提示します。第1層は、用語抽出とラン</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210810#bookmark-4706690304960087362"><span class="datetime-body">2021/08/10 12:21</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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