基于多模态嵌入对齐的少样本图像-文本联合检索模型设计与优化技术.pdfVIP

基于多模态嵌入对齐的少样本图像-文本联合检索模型设计与优化技术1

基于多模态嵌入对齐的少样本图像-文本联合检索模型设计

与优化技术

1.研究背景与意义

1.1多模态检索的发展趋势

随着互联网和多媒体技术的飞速发展，信息呈现多模态化，即包含文本、图像、音

频、视频等多种形式。多模态检索技术应运而生，其目的是通过一种模态的查询来检索

与之相关的其他模态信息。例如，用户可以通过输入一段文字描述来检索与之匹配的图

像，或者通过上传一张图片来查找相关的文本信息。这种跨模态检索的需求在有哪些信誉好的足球投注网站引

擎、社交媒体、智能安防、电子商务等多个领域日益增长。

从发展趋势来看，多模态检索技术正朝着更高效、更精准的方向发展。一方面，数

据量的爆发式增长使得检索系统需要处理海量的多模态数据，这就要求检索算法具备

更高的效率和可扩展性。例如，谷歌的多模态检索系统每天需要处理数十亿次的查询请

求，这就需要强大的计算能力和高效的算法来支持。另一方面，用户对检索结果的精准

度要求也越来越高。传统的检索方法往往只能基于简单的关键词匹配或图像特征相似

度来检索，而忽略了不同模态之间的语义关联。现代的多模态检索技术则通过深度学习

和嵌入对齐等方法，能够更好地理解不同模态之间的语义关系，从而提高检索结果的精

准度。

据IDC的报告显示，全球多模态检索市场规模在2020年为150亿美元，预计到

2025年将达到300亿美元，年复合增长率为15%。这一增长趋势表明，多模态检索技

术在商业应用中的价值正在被越来越多的企业和机构所认可。

1.2少样本学习的挑战与机遇

少样本学习是机器学习领域的一个重要研究方向，其目标是在只有少量标注样本的

情况下训练出具有高泛化能力的模型。在多模态检索中，少样本学习面临着诸多挑战。

首先，标注数据的获取成本较高。对于多模态数据，标注不仅需要标注文本内容，还需

要标注图像、音频等其他模态的信息，这使得标注工作变得更加复杂和耗时。其次，少

量样本难以覆盖数据的多样性和复杂性。例如，在图像-文本检索中，同一概念的图像

可能有多种不同的表现形式，而少量样本可能无法涵盖这些变化，从而导致模型的泛化

能力受限。

然而，少样本学习也带来了新的机遇。一方面，少样本学习能够降低对大规模标注

数据的依赖，从而节省大量的时间和成本。例如，在一些特定的垂直领域，如医疗影像

检索，获取大量的标注数据可能非常困难，而少样本学习方法可以在有限的标注数据下

2.多模态嵌入对齐技术2

实现有效的检索。另一方面，少样本学习能够更好地适应数据分布的变化。在实际应用

中，数据的分布可能会随着时间、地域等因素而发生变化，少样本学习模型能够更快地

适应这些变化，从而提高检索系统的鲁棒性。

近年来，少样本学习在多模态检索中的应用逐渐受到关注。例如，一些研究通过引

入迁移学习和元学习的方法，将从大规模数据中学到的知识迁移到少样本任务中，从而

提高了模型的性能。根据相关研究，通过少样本学习方法训练的多模态检索模型在某些

任务上的准确率可以达到传统方法的80%以上，这表明少样本学习在多模态检索中具

有巨大的潜力。

2.多模态嵌入对齐技术

2.1嵌入空间构建方法

多模态嵌入对齐技术的核心在于构建一个统一的嵌入空间，使得不同模态的数据

能够在这个空间中进行有效的比较和匹配。目前，主要有以下几种嵌入空间构建方法：

•基于深度学习的特征提取：通过深度卷积神经网络（CNN）提取图像的特征，使

用循环神经网络（RNN）或Transformer架构提取文本的特征。例如，ResNet50

网络可以提取图像的高级语义特征，而BERT模型可以提取文本的上下文语义特

征。这些特征被映射到一个共享的嵌入空间中，使得图像和文本的特征向量具有

可比性。研究表明，使用深度学习模型提取的特征在嵌入空间中的相似度计算能

够显著提高检索的准确率，相比传统的手工特征提取方法，准确率可以提高20%

以上。

•跨模态特征融合：在嵌入空间构建过程中，将图像和文本的特征进行融合。一种