Classification image-text

La classification image-texte est une tâche d'apprentissage multimodal visant à combiner les informations provenant des images et du texte pour effectuer une classification complète. L'objectif de cette tâche est de former des modèles à identifier et à comprendre les corrélations entre les images et les textes, ce qui améliore la précision et la robustesse de la classification. Dans les applications pratiques, la classification image-texte peut être largement utilisée dans la modération de contenu, l'analyse de sentiments, les recommandations de produits et d'autres domaines, contribuant ainsi à élever le niveau de prise de décision intelligente.