《Stacked Cross Attention for Image-Text Matching》
ECCV 2018 主要思路：分别对文本和图像应用attention的机制，学习比较好的文本和图像表示，然后再在共享的子空间中利用hard triplet loss度量文本和图像之间的相似性。 图像特征：采用ResNet-101的Faster R-CNN网络对每一个图像产生k个目标区域，提取每一个目标对象的特征，嵌入矩阵变换为h维的vector 文本特征：文本的每一个word得到one-hot v
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