ICCV 2019 image-text相关论文总结

本文主要是介绍ICCV 2019 image-text相关论文总结，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

ICCV 2019 image-text相关论文总结

1. Local Relation Networks for Image Recognition

issue: CNN用固定的filters来提取image feature，但image的空间分布是多变的，不能很好的满足image不同的空间分布。
method: 提出local relation layer，用于改进CNN。通过局部区域的关系(relationship)来计算每个local的权重，从而来融合特征。

2. Visual Semantic Reasoning for Image-Text Matching

issue: image-text matching的语义gap问题，image的表示缺乏全局的语义内容信息。

mehtod: 利用reason model来生成包含关键object和语义信息的visual representation。先建立image regions之间的关系，之后利用GCN生成语义关系的特征，在此基础上利用门机制和memory机制来生成全局的语义特征。如图，这样提取的特征即包含了key obje

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