Multimodal Sentence Embeddings
Multimodal sentence embeddings map text and images (and sometimes audio or video) into a shared continuous vector space, so that semantically related pairs from different modalities land close together. Trained by contrastive objectives on large paired corpora, these representations power cross-modal retrieval, zero-shot classification, and vision-language reasoning.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- Radford, A., Kim, J. W., Hallacy, C., Ramesh, A., Goh, G., Agarwal, S., ... & Sutskever, I. (2021). Learning transferable visual models from natural language supervision. In Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning (ICML), pp. 8748–8763. PMLR. · URL
- Frome, A., Corrado, G. S., Shlens, J., Bengio, S., Dean, J., Ranzato, M., & Mikolov, T. (2013). DeViSE: A deep visual-semantic embedding model. In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Vol. 26. · URL
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.