《Stacked Cross Attention for Image-Text Matching》
ECCV 2018 主要思路：分別對文本和圖像應用attention的機制，學習比較好的文本和圖像表示，然後再在共享的子空間中利用hard triplet loss度量文本和圖像之間的相似性。 圖像特徵：採用ResNet-101的Faster R-CNN網絡對每一個圖像產生k個目標區域，提取每一個目標對象的特徵，嵌入矩陣變換爲h維的vector 文本特徵：文本的每一個word得到one-hot v
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