Cross Modal Retrieval With Noisy

크로스 모달 검색에서 노이즈 대응 학습은 다중 모달 데이터에서 일치하지 않는 쌍(예: 거짓 양성 및 거짓 음성)의 부정적인 영향을 완화하는 것을 목표로 합니다. 이 작업은 모델 훈련 중 노이즈 데이터의 간섭을 줄여서 이미지-텍스트 크로스 모달 검색과 같은 시나리오에서 더 정확한 매칭 및 검색 결과를 제공합니다. 알고리즘을 최적화하여 노이즈의 영향을 최소화함으로써 검색 정확도와 견고성을 향상시키는 것이 주요 목표입니다.