基于多模态特征融合R@5

基于多模态特征融合的R@5是一种评估指标，用于衡量多模态检索系统的性能。在多模态检索任务中，系统需要根据用户的查询，从多个模态（如图像、文本、音频等）中检索出与查询最相关的结果。

R@5是指在给定查询时，系统返回的结果中包含了真实相关结果的比例，且结果数量不超过5个。这个指标可以用来评估系统在前5个返回结果中的准确性。

基于多模态特征融合的R@5方法主要包括以下几个步骤：
1. 特征提取：对于每个模态，需要提取出相应的特征表示。例如，对于图像模态，可以使用卷积神经网络（CNN）提取图像特征；对于文本模态，可以使用词袋模型或者词嵌入模型提取文本特征。
2. 特征融合：将不同模态的特征进行融合，得到一个综合的特征表示。常用的融合方法包括加权融合、拼接融合、乘积融合等。
3. 相似度计算：使用某种相似度度量方法（如余弦相似度、欧氏距离等）计算查询特征与数据库中每个样本的相似度。
4. 结果排序：根据相似度进行结果排序，将最相关的结果排在前面。
5. R@5评估：统计前5个返回结果中真实相关结果的比例，得到R@5指标。