自监督与表征学习 / CVPR2026
掩码对齐、加权消歧:基于掩码加权对比的可靠无监督跨模态哈希
Mask to Align, Weight to Disambiguate: Reliable Unsupervised Cross-Modal Hashing with Masked-Weight Contrast
在多模态融合前引入掩码构造部分观测交互,并用语义亲和度加权的对比目标抑制假阴性,这套「掩码+加权对比」思路可直接迁移到视觉-文本检索、图文对齐等跨模态表征学习任务中,缓解主导模态偏置与语义相近样本被误判为负例的问题。
跨模态哈希对比学习掩码建模