Jointing visual-semantic inbäddings (VSE) har blivit en forsknings hotpot för uppgiften att bild annotation, som lider av frågan om semantic gap, dvs gapet mellan bilders visuella funktioner (låg nivå) och etiketters semantiska funktioner (hög nivå). Detta problem kommer att bli ännu mer utmanande om visuella funktioner inte kan hämtas från bilder, det vill säga när bilder endast betecknas med numeriska ID som anges i vissa verkliga datauppsättningar. Det typiska sättet för befintliga VSE-metoder är att utföra en enhetlig provtagningsmetod för negativa exempel som bryter rankningen mot positiva exempel, vilket kräver en tidskrävande sökning i hela etikettutrymmet. I detta papper föreslår vi en snabb adaptiv negativ sampler som kan fungera bra i inställningarna för inga figur pixlar tillgängliga. Vår provtagningsstrategi är att välja de negativa exempel som mest sannolikt kommer att uppfylla kraven på brott enligt de latenta faktorerna i bilder. På så sätt kan vårt tillvägagångssätt skalas linjärt upp till stora datauppsättningar. Experimenten visar att vårt tillvägagångssätt konvergerar 5,02x snabbare än de senaste metoderna på OpenImages, 2,5x på IAPR-TCI2 och 2,06x på NUS-WIDE-datauppsättningar, samt bättre rankning noggrannhet mellan datauppsättningar.
REF föreslår en snabb negativ provtagare som väljer negativa exempel som mest sannolikt uppfyller kraven på brott enligt de latenta faktorerna i bilden.
VSE-ens: Visual-Semantic Embeddings with Efficient Negative Sampling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}