圖文跨模態(tài)檢索研究綜述

圖文跨模態(tài)檢索研究綜述

主講人：目錄01跨模態(tài)檢索概念02關(guān)鍵技術(shù)分析03研究現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)04代表性研究工作05跨模態(tài)檢索的應(yīng)用06未來(lái)研究方向跨模態(tài)檢索概念

01定義與原理模態(tài)間映射機(jī)制跨模態(tài)檢索的定義跨模態(tài)檢索是指利用一種模態(tài)的信息（如文本）來(lái)檢索另一種模態(tài)的信息（如圖像）的過(guò)程?？缒B(tài)檢索依賴于模態(tài)間映射機(jī)制，將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一的語(yǔ)義空間進(jìn)行匹配。特征提取與融合通過(guò)深度學(xué)習(xí)等技術(shù)提取不同模態(tài)的特征，并融合這些特征以提高檢索的準(zhǔn)確性和效率。發(fā)展歷程跨模態(tài)檢索的早期研究主要集中在理論探索，如特征提取和相似度度量方法。早期研究與理論基礎(chǔ)跨模態(tài)檢索技術(shù)在醫(yī)療、安防、電子商務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域得到應(yīng)用，推動(dòng)了技術(shù)的快速發(fā)展。應(yīng)用領(lǐng)域拓展隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，跨模態(tài)檢索技術(shù)取得突破，如基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征融合算法。技術(shù)突破與算法創(chuàng)新為了促進(jìn)跨模態(tài)檢索技術(shù)的健康發(fā)展，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界共同推動(dòng)了評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)和基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的建立。標(biāo)準(zhǔn)化與評(píng)估體系建立01020304應(yīng)用場(chǎng)景醫(yī)療影像分析跨模態(tài)檢索技術(shù)在醫(yī)療影像分析中應(yīng)用廣泛，如通過(guò)圖像檢索輔助診斷，提高疾病識(shí)別的準(zhǔn)確性。智能安防監(jiān)控在智能安防領(lǐng)域，跨模態(tài)檢索用于視頻監(jiān)控中，通過(guò)圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息比對(duì)，快速識(shí)別可疑行為或人物。電子商務(wù)推薦系統(tǒng)電商平臺(tái)利用跨模態(tài)檢索技術(shù)，結(jié)合用戶圖像搜索和文本查詢，提供更精準(zhǔn)的商品推薦服務(wù)。社交媒體內(nèi)容管理社交媒體平臺(tái)通過(guò)跨模態(tài)檢索技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖片、視頻與文本內(nèi)容的高效管理和檢索，優(yōu)化用戶體驗(yàn)。關(guān)鍵技術(shù)分析

02特征提取技術(shù)基于深度學(xué)習(xí)的特征提取利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)提取圖像特征，實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的跨模態(tài)檢索。文本特征向量化方法采用TF-IDF、Word2Vec等技術(shù)將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，便于與圖像特征進(jìn)行匹配。多模態(tài)特征融合策略結(jié)合圖像和文本特征，通過(guò)拼接、加權(quán)融合等方法提升檢索系統(tǒng)的性能。相似度計(jì)算方法通過(guò)分析圖像的特征（如顏色、紋理）和文本的關(guān)鍵詞，計(jì)算兩者之間的相似度。基于內(nèi)容的相似度計(jì)算考慮圖文之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，如圖像中的對(duì)象與文本描述的對(duì)應(yīng)關(guān)系，來(lái)計(jì)算相似度?；诮Y(jié)構(gòu)的相似度計(jì)算利用深度學(xué)習(xí)模型理解文本和圖像的語(yǔ)義信息，通過(guò)語(yǔ)義嵌入空間計(jì)算兩者之間的相似度?；谡Z(yǔ)義的相似度計(jì)算模型架構(gòu)分析在模型架構(gòu)中如何提取有效的特征表示，例如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)提取圖像特征，以及循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)處理文本數(shù)據(jù)。特征提取與表示學(xué)習(xí)探討使用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建跨模態(tài)檢索模型，如TensorFlow或PyTorch，以及它們?cè)谀Ｐ陀?xùn)練中的優(yōu)勢(shì)。深度學(xué)習(xí)框架介紹如何通過(guò)多模態(tài)融合技術(shù)整合圖像和文本信息，例如使用注意力機(jī)制來(lái)增強(qiáng)模型對(duì)關(guān)鍵信息的捕捉。多模態(tài)融合技術(shù)研究現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

03現(xiàn)有研究概述研究者們探索了多種特征融合方法，如早期融合、晚期融合，以提升檢索的準(zhǔn)確性。多模態(tài)特征融合技術(shù)01深度學(xué)習(xí)模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)被廣泛應(yīng)用于圖像和文本的特征提取和匹配。深度學(xué)習(xí)在跨模態(tài)檢索中的應(yīng)用02為了訓(xùn)練和測(cè)試跨模態(tài)檢索系統(tǒng)，研究者們構(gòu)建了多個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)集，如Flickr8K和MSCOCO。大規(guī)模數(shù)據(jù)集的構(gòu)建與使用03面臨的主要挑戰(zhàn)01不同模態(tài)間存在語(yǔ)義差異，如圖像與文本難以直接對(duì)應(yīng)，導(dǎo)致檢索準(zhǔn)確性受限?？缒B(tài)語(yǔ)義鴻溝02處理海量跨模態(tài)數(shù)據(jù)需要高效的算法和強(qiáng)大的計(jì)算資源，這對(duì)研究者提出了高要求。大規(guī)模數(shù)據(jù)處理難題03如何有效融合圖像、文本等多種模態(tài)的特征，以提高檢索系統(tǒng)的性能，是一個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn)。多模態(tài)特征融合問(wèn)題04實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的跨模態(tài)檢索，尤其是在實(shí)時(shí)應(yīng)用場(chǎng)景中，目前仍面臨性能瓶頸。實(shí)時(shí)檢索的性能瓶頸未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷進(jìn)步，跨模態(tài)檢索將更深入地融合多模態(tài)特征學(xué)習(xí)，提升檢索精度。01深度學(xué)習(xí)技術(shù)的融合構(gòu)建更大規(guī)模、更高質(zhì)量的圖文數(shù)據(jù)集，將有助于訓(xùn)練更準(zhǔn)確的跨模態(tài)檢索模型。02大規(guī)模數(shù)據(jù)集的構(gòu)建研究者將致力于提高檢索系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，以滿足即時(shí)信息檢索的需求。03實(shí)時(shí)檢索能力的提升跨模態(tài)檢索技術(shù)將向更多領(lǐng)域拓展，如醫(yī)療影像分析、智能監(jiān)控等，以實(shí)現(xiàn)更廣泛的應(yīng)用。04跨領(lǐng)域應(yīng)用的拓展通過(guò)增強(qiáng)用戶交互設(shè)計(jì)，跨模態(tài)檢索將提供更加直觀、便捷的用戶體驗(yàn)。05用戶交互體驗(yàn)的優(yōu)化代表性研究工作

04國(guó)內(nèi)外研究對(duì)比國(guó)內(nèi)研究團(tuán)隊(duì)如清華大學(xué)和中科院，注重基礎(chǔ)理論研究，強(qiáng)調(diào)算法的創(chuàng)新和優(yōu)化。國(guó)外研究者如Google和Microsoft在跨模態(tài)檢索領(lǐng)域取得顯著進(jìn)展，推動(dòng)了技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用。國(guó)外更側(cè)重于商業(yè)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)，如圖像搜索和語(yǔ)音助手，而國(guó)內(nèi)則更注重學(xué)術(shù)研究和理論探索。國(guó)外研究進(jìn)展國(guó)內(nèi)研究特色國(guó)際間研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)合作頻繁，但同時(shí)也存在激烈的競(jìng)爭(zhēng)，特別是在專利和算法創(chuàng)新方面。技術(shù)應(yīng)用差異合作與競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)典型算法介紹CBIR通過(guò)分析圖像的視覺(jué)特征，如顏色、紋理和形狀，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像庫(kù)的高效檢索。基于內(nèi)容的圖像檢索算法01TIR利用圖像周圍的文本信息，通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)圖像內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)注和檢索?；谖谋镜膱D像標(biāo)注算法02CMH通過(guò)學(xué)習(xí)圖像和文本的共享哈希碼，實(shí)現(xiàn)快速且準(zhǔn)確的跨模態(tài)檢索。跨模態(tài)哈希算法03DLFA采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和融合，以提高檢索的準(zhǔn)確性。深度學(xué)習(xí)融合算法04實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析通過(guò)比較不同算法在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的平均精度均值（mAP），評(píng)估檢索模型的性能。檢索精度評(píng)估通過(guò)用戶調(diào)查和A/B測(cè)試，收集用戶對(duì)不同檢索系統(tǒng)的反饋，以評(píng)價(jià)其交互體驗(yàn)。用戶交互體驗(yàn)記錄并分析各模型在處理查詢請(qǐng)求時(shí)的平均響應(yīng)時(shí)間，以評(píng)估系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。響應(yīng)時(shí)間對(duì)比分析檢索結(jié)果中圖像與文本描述的一致性，確?？缒B(tài)檢索的準(zhǔn)確性和可靠性。跨模態(tài)一致性分析跨模態(tài)檢索的應(yīng)用

05搜索引擎優(yōu)化通過(guò)算法優(yōu)化，搜索引擎能夠更準(zhǔn)確地理解用戶查詢意圖，提供更相關(guān)的搜索結(jié)果。提升搜索結(jié)果相關(guān)性搜索引擎算法不斷更新，以適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的快速變化，確保檢索結(jié)果的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。應(yīng)對(duì)內(nèi)容更新搜索引擎優(yōu)化包括提高頁(yè)面加載速度和改善用戶界面設(shè)計(jì)，以提升用戶滿意度和留存率。增強(qiáng)用戶體驗(yàn)智能問(wèn)答系統(tǒng)智能問(wèn)答系統(tǒng)通過(guò)分析圖像內(nèi)容，回答用戶關(guān)于圖片的查詢，如“這張照片里有什么？”基于視覺(jué)問(wèn)答系統(tǒng)通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)理解用戶問(wèn)題，并提供語(yǔ)音形式的答案，如智能助手“小愛(ài)同學(xué)”。語(yǔ)音交互問(wèn)答結(jié)合文本、圖像、聲音等多種模態(tài)信息，智能問(wèn)答系統(tǒng)能提供更準(zhǔn)確的答案，如“谷歌Lens”。多模態(tài)信息檢索多媒體內(nèi)容管理利用跨模態(tài)檢索技術(shù)分析社交媒體上的圖片和文本，幫助用戶高效管理信息流。社交媒體內(nèi)容分析通過(guò)圖文跨模態(tài)檢索，智能相冊(cè)可以自動(dòng)將照片按場(chǎng)景、人物或事件進(jìn)行分類。智能相冊(cè)分類跨模態(tài)檢索技術(shù)可以用于追蹤和管理多媒體內(nèi)容的版權(quán)，防止未經(jīng)授權(quán)的使用。版權(quán)保護(hù)與追蹤未來(lái)研究方向

06技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)研究如何更有效地整合文本、圖像等不同模態(tài)的信息，以提高檢索的準(zhǔn)確性和效率。多模態(tài)融合算法開(kāi)發(fā)更先進(jìn)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，以增強(qiáng)系統(tǒng)對(duì)文本內(nèi)容的語(yǔ)義理解，從而改善檢索結(jié)果的相關(guān)性。語(yǔ)義理解增強(qiáng)利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)，來(lái)提升跨模態(tài)檢索的性能。深度學(xué)習(xí)優(yōu)化010203潛在應(yīng)用領(lǐng)域智能零售醫(yī)療影像分析跨模態(tài)檢索技術(shù)在醫(yī)療影像分析中具有巨大潛力，能夠幫助醫(yī)生更快地診斷疾病。通過(guò)分析商品的圖片和文本信息，跨模態(tài)檢索可以優(yōu)化商品推薦系統(tǒng)，提升顧客購(gòu)物體驗(yàn)。文化遺產(chǎn)保護(hù)利用圖文跨模態(tài)檢索技術(shù)，可以更好地管理和檢索文化遺產(chǎn)資料，促進(jìn)文化傳承。研究方法論展望01探索深度學(xué)習(xí)在跨模態(tài)檢索中的新應(yīng)用，如多模態(tài)特征融合和自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的融合02研究注意力機(jī)制在不同模態(tài)間如何有效傳遞信息，提高檢索的準(zhǔn)確性和效率?？缒B(tài)注意力機(jī)制03利用知識(shí)圖譜豐富檢索內(nèi)容的語(yǔ)義信息，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的跨模態(tài)信息匹配和檢索。知識(shí)圖譜的利用圖文跨模態(tài)檢索研究綜述(1)

跨模態(tài)檢索的研究背景

01跨模態(tài)檢索的研究背景

跨模態(tài)檢索是指同時(shí)處理和分析文本與圖像信息的檢索過(guò)程，隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，用戶對(duì)信息的獲取方式也日益多樣化，單一的文本或圖像檢索已無(wú)法滿足用戶的需求。因此，跨模態(tài)檢索技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，它能夠?qū)⑽谋久枋雠c視覺(jué)內(nèi)容相結(jié)合，為用戶提供更為直觀、豐富的搜索結(jié)果。技術(shù)方法

02技術(shù)方法

跨模態(tài)檢索技術(shù)主要包括基于內(nèi)容的圖像表示學(xué)習(xí)、文本圖像關(guān)系建模、多模態(tài)特征融合等方法。基于內(nèi)容的圖像表示學(xué)習(xí)主要通過(guò)提取圖像的語(yǔ)義特征來(lái)實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)檢索；文本圖像關(guān)系建模則側(cè)重于建立文本與圖像之間的關(guān)聯(lián)性；而多模態(tài)特征融合則是將文本信息與圖像信息進(jìn)行綜合處理，以提高檢索精度。應(yīng)用現(xiàn)狀

03應(yīng)用現(xiàn)狀

目前，跨模態(tài)檢索技術(shù)已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域得到應(yīng)用。例如，在搜索引擎中，用戶可以輸入關(guān)鍵詞并選擇相關(guān)圖片，系統(tǒng)會(huì)返回包含關(guān)鍵詞的圖片列表；在電子商務(wù)領(lǐng)域，用戶可以通過(guò)上傳商品圖片并輸入描述文字來(lái)搜索相關(guān)產(chǎn)品；在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，跨模態(tài)檢索技術(shù)可以幫助醫(yī)生快速定位病灶區(qū)域。面臨的挑戰(zhàn)

04面臨的挑戰(zhàn)

盡管跨模態(tài)檢索技術(shù)取得了一定的進(jìn)展，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)。首先，不同模態(tài)的信息之間存在較大差異，如何有效融合這些信息是一個(gè)難題；其次，跨模態(tài)檢索算法需要具備較強(qiáng)的泛化能力，以保證在不同場(chǎng)景下都能獲得滿意的檢索效果；最后，由于數(shù)據(jù)量大且質(zhì)量參差不齊，如何提高檢索效率和準(zhǔn)確性也是亟待解決的問(wèn)題。未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

05未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

展望未來(lái)，跨模態(tài)檢索技術(shù)有望在以下幾個(gè)方面取得突破：一是進(jìn)一步優(yōu)化算法，提高跨模態(tài)信息的融合效果；二是利用深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)提升模型的泛化能力；三是探索更多應(yīng)用場(chǎng)景，如虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等新興領(lǐng)域；四是加強(qiáng)跨模態(tài)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和共享，以便更好地服務(wù)于實(shí)際應(yīng)用。綜上所述，圖文跨模態(tài)檢索技術(shù)在當(dāng)今信息化時(shí)代具有重要的研究?jī)r(jià)值和應(yīng)用前景。通過(guò)對(duì)當(dāng)前研究成果的綜述，我們不僅能夠認(rèn)識(shí)到跨模態(tài)檢索技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，還能夠預(yù)見(jiàn)其未來(lái)的發(fā)展方向。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新，相信跨模態(tài)檢索將在更多的領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，為用戶帶來(lái)更加便捷、高效的信息檢索體驗(yàn)。圖文跨模態(tài)檢索研究綜述(2)

概要介紹

01概要介紹

跨模態(tài)檢索是指在不同模態(tài)（如圖像和文本）之間進(jìn)行信息檢索的技術(shù)。其核心在于如何從一個(gè)模態(tài)的信息中理解另一個(gè)模態(tài)的信息，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的檢索結(jié)果。近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)的發(fā)展，圖文跨模態(tài)檢索取得了顯著的進(jìn)步，并在圖像搜索、內(nèi)容推薦、智能問(wèn)答等多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。相關(guān)研究現(xiàn)狀

02相關(guān)研究現(xiàn)狀

1.圖像識(shí)別與文本匹配方法這類方法主要通過(guò)將圖像特征與文本描述進(jìn)行匹配來(lái)實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)檢索。其中，基于圖像特征的方法主要包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNNs），而基于文本特征的方法則多采用詞嵌入技術(shù)（如等）。然而，這些方法往往存在一定的局限性，例如圖像識(shí)別可能忽略文本中的重要信息，文本匹配可能無(wú)法充分利用圖像的視覺(jué)特征。2.基于語(yǔ)義相似度的方法該類方法嘗試通過(guò)理解圖像和文本之間的語(yǔ)義關(guān)系來(lái)進(jìn)行檢索。這類方法通常需要預(yù)訓(xùn)練模型（如BERT）將圖像和文本轉(zhuǎn)換成潛在表示空間，然后計(jì)算它們之間的語(yǔ)義相似度。盡管這種方法可以較好地捕捉到圖像和文本之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，但在處理復(fù)雜場(chǎng)景和長(zhǎng)文本時(shí)仍然面臨挑戰(zhàn)。3.結(jié)合圖像與文本特征的方法該類方法嘗試通過(guò)理解圖像和文本之間的語(yǔ)義關(guān)系來(lái)進(jìn)行檢索。這類方法通常需要預(yù)訓(xùn)練模型（如BERT）將圖像和文本轉(zhuǎn)換成潛在表示空間，然后計(jì)算它們之間的語(yǔ)義相似度。盡管這種方法可以較好地捕捉到圖像和文本之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，但在處理復(fù)雜場(chǎng)景和長(zhǎng)文本時(shí)仍然面臨挑戰(zhàn)。

未來(lái)研究方向

03未來(lái)研究方向

為了進(jìn)一步提升圖文跨模態(tài)檢索的效果，未來(lái)的研究可以從以下幾個(gè)方面著手：1.更加深入地理解圖像和文本之間的語(yǔ)義關(guān)系，開(kāi)發(fā)更加高效的語(yǔ)義匹配算法。2.針對(duì)大規(guī)模、高維數(shù)據(jù)集進(jìn)行優(yōu)化，探索更有效的特征表示方法和技術(shù)。3.加強(qiáng)跨模態(tài)檢索在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的落地實(shí)踐，如個(gè)性化推薦系統(tǒng)、智能問(wèn)答系統(tǒng)等。4.研究更多元化的跨模態(tài)數(shù)據(jù)源，包括視頻、音頻等，以擴(kuò)展檢索范圍和提高檢索準(zhǔn)確性。未來(lái)研究方向

結(jié)論：圖文跨模態(tài)檢索是當(dāng)前研究熱點(diǎn)之一，它不僅有助于解決圖像和文本之間的信息鴻溝，還能促進(jìn)多個(gè)領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。未來(lái)，隨著相關(guān)技術(shù)的不斷進(jìn)步和完善，圖文跨模態(tài)檢索必將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，為人類帶來(lái)更多的便利和價(jià)值。圖文跨模態(tài)檢索研究綜述(3)

簡(jiǎn)述要點(diǎn)

01簡(jiǎn)述要點(diǎn)

隨著多媒體數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)，圖文跨模態(tài)檢索已成為研究熱點(diǎn)。該技術(shù)旨在實(shí)現(xiàn)圖像和文本之間的有效檢索，對(duì)于提高信息獲取效率和用戶體驗(yàn)具有重要意義。本文將對(duì)圖文跨模態(tài)檢索研究進(jìn)行綜述，探討其發(fā)展歷程、現(xiàn)狀以及未來(lái)趨勢(shì)。發(fā)展歷程

02發(fā)展歷程

圖文跨模態(tài)檢索技術(shù)的發(fā)展，離不開(kāi)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理兩大領(lǐng)域的進(jìn)步。早期的研究主要關(guān)注于圖像檢索或文本檢索，通過(guò)提取圖像或文本的特征進(jìn)行相似度匹配。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，跨模態(tài)檢索開(kāi)始嶄露頭角。研究者們開(kāi)始嘗試將圖像和文本嵌入到同一向量空間，從而實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)檢索。研究現(xiàn)狀

03研究現(xiàn)狀

1.深度學(xué)習(xí)方法利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提取圖像和文本的高級(jí)特征，實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)相似度匹配。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等深度學(xué)習(xí)模型在跨模態(tài)檢索中發(fā)揮著重要作用。

為了實(shí)現(xiàn)圖像和文本之間的有效匹配，研究者們提出了多種多模態(tài)融合策略，如早期融合、晚期融合和跨層