Noisy Correspondence Learning with Meta Similarity Correction

Despite the success of multimodal learning in cross-modal retrieval task, the remarkable progress relies on the correct correspondence among multimedia data. However, collecting such ideal data is expensive and time-consuming. In practice, most widely used datasets are harvested from the Internet an...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	arXiv.org 2023-04
Hauptverfasser:	Han, Haochen, Miao, Kaiyao, Zheng, Qinghua, Luo, Minnan
Format:	Artikel
Sprache:	eng
Schlagworte:	Datasets Multimedia Performance degradation Retrieval Similarity
Online-Zugang:	Volltext
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