# crossmodal

**Repository Path**: gfdr5/crossmodal

## Basic Information

- **Project Name**: crossmodal
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-01-02
- **Last Updated**: 2026-01-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

该项目是一个基于深度学习的跨模态检索系统，旨在实现图像与文本之间的相互检索。核心功能包括图像和文本的特征提取、相似度计算以及损失函数的设计，支持多种骨干网络（如Faster R-CNN、BiGRU、Swin Transformer等）。项目结构清晰，模块化设计便于扩展。

### 主要特性
- **多模态数据处理**：支持图像和文本数据的加载与预处理。
- **灵活的模型架构**：集成多种图像和文本编码器，支持自定义配置。
- **先进的损失函数**：实现对比损失、三元组损失等多种优化策略。
- **可视化工具**：提供特征对齐可视化、热力图生成等功能。

### 安装依赖
```bash
pip install torch torchvision torchaudio
pip install transformers
```

### 使用方法
1. 准备数据集并配置路径。
2. 修改`settings.py`中的参数以适应您的需求。
3. 运行`main.py`开始训练或测试。

### 许可证
本项目遵循 MIT 许可证。