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“ViLBERT”、“LXMERT”和“VLBERT”的性能从TMR=0%平均下降10.2%、24.4%、33.1%和40.2%。(2)带有缺失和噪声的文本模态对性能的影响大于图像模态。对比3个基线的“标题噪声”和“图像噪声”，

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而是波动的:当缺失率(TMR、IMR和MMR)为50%或80%时，模型性能有时甚至比100%时更低。实际上，这个任务的本质是学习一个模型来评估两个项目的多模态信息的相似性。

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左图来自低质量相机，并且是前向拍摄；右图来自高质量相机，并且是侧向拍摄；因为相机拍摄质量以及拍摄视角不同，这就导致POI牌匾的亮度、形状、清晰度等都存在非常大的差异。

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多模态检索模型是基于三元组损失（Triplet Los）的度量学习框架下进行设计的，输入包括了：1）POI牌匾的图像信息；

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不同牌匾被误分为同一类别，按照Triplet loss的优化目标则会强制模型将两者距离学习到无限近，这样的话，模型会过拟合到噪声样本上，从而导致最终效果较差。

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得到分块的局部特征图，再计算两张图局部特征之间的相似度矩阵，然后根据公式1找到最短距离将两张图像进行对齐，其中，i，j分别表示两张图中的第i块特征和第j块特征，dij表示两张图中第i块和第j块特征的欧式距离。

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在盒马，前期业务在狂奔，自动化基础较薄弱，近三年来，经过盒马人的不断突破，已经具备了一定的自动化体系，因为盒马业务的特点，盒马属于麻雀虽小但五脏俱全

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、执行链路构建：重点在于如何自动构建出克执行的系统调用链路。大致思路为：1）基于落盘数据获取线上执行全链路的所有鹰眼；2）根据鹰眼(trace)及系统调用关系构建执行链路；3）执行链路编排构建链路执行能力；

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基于场景模型驱动自动化的模式，已经在盒马事业群内多个团队进行了推广接入使用，整体上累计沉淀有效的场景化用例2000以上，场景的特征覆盖率均大于90%，

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该方向也是目前学术的研究热点，即半监督学习以及主动学习。半监督学习利用有标签数据训练出的模型来对海量无标签数据产生伪标签，进一步标签数据和伪标签数据混合后再优化模型。