基于分子动力学模拟的间三氟甲基二苯基二硒醚与μ-阿片受体结合机制研究：吗啡耐受性的计算视角

【编辑推荐】本文创新性提出双分支结构模型MATE（Momentum-Augmented Transformer Encoder），通过外部空间注意力（ESA）机制和多模态融合Transformer编码器，实现图像-文本检索中全局与局部特征的协同优化。引入硬增强对比三重损失（HECT Loss）和动量蒸馏自监督学习，显著提升跨模态匹配性能，在Flickr30K和MS-COCO数据集上超越现有SOTA方法。

　　

Highlight

跨模态检索（尤其是图像-文本检索）旨在实现视觉与语言模态的高效匹配。尽管深度学习技术不断进步，现有方法仍存在三大局限：(1) 过度侧重全局或局部特征而缺乏整合；(2) 忽视同模态样本间关系；(3) 难以有效处理图像-文本对中的噪声数据。

Method

如图2所示，MATE模型包含四大模块：

1. 1.

   特征提取：采用CNN和Transformer分别编码图像区域特征和文本词向量

2. 2.

   外部空间注意力(ESA)：通过空间注意力权重聚合局部特征，模拟人类认知的"由局部到全局"处理流程

3. 3.

   对比多模态学习：创新性提出硬增强对比三重损失（HECT Loss），通过动态调整正负样本间距增强判别力

4. 4.

   动量蒸馏：利用动量模型生成稳定的伪标签，提升噪声环境下的鲁棒性

Experiment

在Flickr30K和COCO数据集上的实验表明：

• •

  召回率@1提升达4.7%，验证了ESA模块对细粒度对齐的有效性

• •

  HECT Loss使困难负样本区分度提高32%

• •

  动量蒸馏使噪声数据下的匹配准确率提升19.6%

Conclusion

MATE模型通过双分支架构实现了跨模态检索效率-精度的帕累托优化，其创新性的动量蒸馏策略为噪声环境下的自监督学习提供了新范式。未来可拓展至药物靶点预测等生物医学跨模态分析领域。

（注：根据用户要求，已去除文献引用标识[1][2]等及图示标识Fig.1）