CVPR 2021: 食谱检索跨模态变换器与自我监督学习

本文介绍了一项发表于2021年计算机视觉与模式识别会议（CVPR 2021）的研究成果，题为"使用分层变压器和自我监督学习改进跨模态食谱检索"。研究的核心目标是提升通过图像检索食谱的能力，该问题在计算机视觉和自然语言处理的交叉领域中属于跨模态检索。研究团队使用分层变压器结构和自我监督学习来处理这一问题，并提供了基于PyTorch的开源代码。 详细知识点如下： 1. 跨模态检索的挑战与应用： 跨模态检索是指在不同的数据模态之间进行信息检索的任务，例如将图像与文本相匹配。在食谱检索的应用中，该任务是从给定的图像中找到与之相关的食谱。这种技术在多媒体搜索引擎、美食分享平台、以及辅助烹饪等领域有潜在的应用。 2. 分层变压器（Hierarchical Transformers）： 研究中引入的分层变压器是一种深度学习模型，该模型特别适用于处理图像和文本数据。它通过将特征表示分为不同的层级来捕捉不同粒度的信息，从而提升检索的准确度。基本的Transformer模型是由Vaswani等人在2017年提出的注意力机制的架构，而分层版本则在这一架构上增加了更复杂的层次结构。 3. 自我监督学习（Self-supervised Learning）： 自我监督学习是一种无需昂贵的标注数据即可进行模型训练的方法。它通过从数据本身生成标签，让模型学习到数据的内在表征。在本研究中，自我监督学习被用于学习图像和食谱之间的内在关系，使得模型能够更准确地理解食物图片和对应食谱之间的关联。 4. PyTorch框架： PyTorch是一个开源的机器学习库，以Python语言编写，用于编写动态神经网络，并广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。研究团队选择PyTorch来实现其跨模态食谱检索模型，因为它提供了高度灵活性和易于使用的接口，使研究人员可以快速实现复杂的模型结构和算法。 5. 代码库文件结构说明： 所提供的代码库文件名称为 "image-to-recipe-transformers-main"，表明这可能是一个包含所有必要模块和文件的主目录，如数据处理、模型定义、训练脚本和测试脚本等。用户可以下载该代码库，并根据提供的文档和示例进行研究和实验。 6. 引用与贡献确认： 如果读者或研究者使用了该代码库，并认为它对他们的研究或工作有帮助，作者建议使用提供的BibTeX条目进行引用，这是学术研究中对原作者贡献的认可和尊重。引用格式如下： ``` @inproceedings{salvador2021revamping, title={Revamping Cross-Modal Recipe Retrieval with Hierarchical Transformers and Self-supervised Learning}, author={Salvador, Amaia and Gundogdu, Erhan and Bazzani, Loris and Donoser, Michael}, } ``` 综上所述，该研究和对应的开源代码库提供了一个结合最新深度学习技术和自我监督学习方法的框架，用于解决跨模态食谱检索问题。此代码和方法对于希望在图像和文本检索领域取得进展的研究者来说，具有很大的参考价值。