Cross Modal Retrieval With Noisy

Cross-modale Retrieval mit Noise-Corresponding Learning zielt darauf ab, die negativen Auswirkungen von fehlerhaften Paaren (wie falsch positiven und falsch negativen) in multimodalen Daten zu mindern, um die Retrievalgenauigkeit und -robustheit zu verbessern. Diese Aufgabe erreicht präzisere Matching- und Retrievalergebnisse in Szenarien wie Bild-Text-Cross-Modal-Retrieval, indem sie Algorithmen optimiert, um die Störung durch verrauschte Daten während des Modelltrainings zu reduzieren.