クロスモーダル検索の性能をさらに向上させるためには、以下のアプローチが考えられます:
モダリティ間の相互関係の強化: 画像とテキストの間の関連性をさらに深めるために、より高度なモデルを導入することが重要です。例えば、TransformerベースのモデルやAttention Mechanismを活用することで、モダリティ間の関連性をより効果的に捉えることができます。
データ拡張の改善: より多様なデータ拡張手法を導入することで、モデルの汎化能力を向上させることができます。例えば、GANを使用した画像生成や、テキストデータの変換によるデータの多様性を増やすことが有効です。
セマンティックな理解の強化: テキストと画像の間の意味論的な関連性をより深く理解するために、セマンティックセグメンテーションや意味解釈の手法を導入することで、モデルの性能向上が期待できます。