基于深度学习的跨模态图像与文本检索系统设计与实现

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摘要：文章提出一种基于深度学习的跨模态图像与文本检索系统，以解决现有检索系统中图像与文本信息融合不足的问题。该系统利用卷积神经网络（CNN） 提取图像特征，循环神经网络（RNN） 处理文本特征，注意力机制实现图像与文本的语义对齐。实验结果表明，相比传统方法，该系统显著提升了跨模态检索的准确率和效率。（剩余5236字）

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