Cross Modal Retrieval With Noisy

La recherche intermodale avec apprentissage de correspondance bruitée vise à atténuer l'impact négatif des paires non correspondantes (comme les faux positifs et les faux négatifs) dans les données multimodales, améliorant ainsi la précision et la robustesse de la recherche. Cette tâche permet d'obtenir des résultats de correspondance et de recherche plus précis dans des scénarios tels que la recherche intermodale image-texte en optimisant les algorithmes pour réduire l'interférence des données bruitées lors de l'entraînement du modèle.