《表2 Pascal数据集上的MAP》

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《利用类别信息和列表排序的跨模态检索》

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ml-CCA是CCA的扩展，它通过考虑多标签注释形式的高级语义信息来取得良好的效果。相比之下，本文方法在图像-文本和文本-图像检索中均取得更好的结果，平均MAP为0.476 0，优于DPRCM(0.434 3），这是因为其基于文档对排序，并随机选择锚点，而本文扩大了排序范围，采用了列表排序，每一训练批次的所有样本都作为锚点，来查找其对应的正样本和负样本，从而加强了对样本特征之间类别关系的探索。