对抗性哈希网络结合注意力机制的跨模态检索研究

"多模态数据的跨模态检索方法研究" 跨模态检索是指在不同模态之间寻找相似内容的技术，如用文本查询图像或用图像查询文本。随着互联网上多模态数据的爆炸性增长，如何高效地进行跨模态检索成为一个关键问题。传统的检索方法往往受限于数据的异质性，难以准确捕捉到不同模态间的内在关联。 本文提出了一种对抗性哈希网络，结合注意力机制来增强内容相似性的测量。这一新模型由三个主要组成部分构成： 1. 特征学习模块：负责提取多模态数据的特征表示，这些特征能够反映出数据的关键信息。 2. 注意模块：生成注意力掩码，通过对特征表示进行区分，将注意力集中在最重要的信息部分。这有助于筛选出对检索最有价值的特征。 3. 散列模块：学习散列函数，目的是保持不同模态数据之间的相似性。在二进制空间中，这个散列过程需要尽可能地保留原始特征的相似度。 在训练过程中，注意力模块和散列模块采用对抗性学习策略。注意力模块试图生成掩码，使得散列模块无法准确地保持原始的相似性，而散列模块则努力适应这种挑战，以确保即使在有注意力掩码的情况下也能维持相似性。这一对抗过程有助于提升模型的学习效果，使其能更精准地识别和匹配多模态数据的相似部分。 实验结果显示，该方法在多个基准数据集上相比其他跨模态散列方法有显著的性能提升。这表明对抗性学习与注意力机制的结合对于克服跨模态检索中的异质性难题是有效的。 这项研究为多模态数据的检索提供了一种新的视角，即通过对抗性学习和注意力机制来优化散列过程，从而提高检索的准确性和效率。这对于未来在大规模多模态数据环境下的信息检索和分析具有重要的理论和实际应用价值。