图像文本分类

Image-text Classification是一种多模态学习任务，旨在通过结合图像和文本信息，对两者进行综合分类。该任务的目标是训练模型以识别和理解图像与文本之间的关联性，从而提高分类的准确性和鲁棒性。在实际应用中，Image-text Classification能够广泛应用于内容审核、情感分析、商品推荐等领域，提升决策的智能化水平。