研究室独立完成的1篇论文被NCIG 2018评为Best Paper Award：綦金玮，彭宇新，袁玉鑫，“基于层级循环注意力网络的跨媒体检索方法”，第19届全国图象图形学学术会议NCIG 2018。祝贺綦金玮同学、袁玉鑫同学！
　　针对图像、文本等不同媒体数据细粒度上下文关联的建模问题，本文提出了基于层级循环注意力网络的跨媒体检索方法。首先，构建媒体内-媒体间两级循环神经网络，其中底层网络分别建模不同媒体内部的细粒度上下文信息，顶层网络通过共享参数的方式挖掘不同媒体之间的上下文关联关系。然后，设计基于注意力的跨媒体联合损失函数，通过学习媒体间联合注意力来挖掘更加精确的细粒度跨媒体关联，从而提高跨媒体检索的准确率。本文在两个广泛使用的跨媒体数据集上与现有方法进行了实验对比，结果表明本文方法有效提高了跨媒体检索的准确率。
       

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