《表2 MVSRN在Flick30k上的实验结果》

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《基于分治思想粗匹配和精微匹配相结合的跨模态检索算法》

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首先，在Flick30k数据集上进行了MVSRN的实验，实验结果如表2所示。从表2中的实验结果可以看出，在Flick30k数据集上，MVSRN图像检索文本的效果要明显好于VSRN（ours），R@1提高了3个百分点，R@5提升了0.5个百分点，R@10提升了1.2个百分点。这说明混合检索可以明显提高图像检索文本的效果。这可能是因为文本部分得到的两个文本特征差异不大，因为文本部分得到两个文本特征所使用的神经网络结构是一样的，都是GRU，而且GRU的输入是同一个word-embedding，这就使得其学到的两个文本特征差异不会很大，所以文本特征从整体态势来看具有一定的一致性。